Curso de VLLM para Empresas — Adopción de IA en tu equipo técnico

Requisitos de hardware: CPU, GPU y RAM

Instalación de Python y dependencias clave

Instalación de CUDA Toolkit y drivers NVIDIA

Descarga e instalación de VLLM desde GitHub

Configuración del entorno virtual con conda o venv

Uso de Docker para entornos aislados

Validación de la instalación

Resolución de errores comunes en la instalación

Ejecución de pruebas de rendimiento iniciales

Documentación oficial y fuentes de soporte

Diseño modular de VLLM

KV Cache y su impacto en la inferencia

Aceleración mediante paralelismo de tokens

Optimización de memoria y gestión de GPU

Pipeline de ejecución en VLLM

Balanceo entre CPU y GPU en cargas mixtas

Comparación de arquitectura con PyTorch

Uso de cuantización en modelos

Benchmarks comparativos de rendimiento

Limitaciones actuales en escalabilidad

Compatibilidad con Hugging Face Transformers

Modelos soportados (LLaMA, Falcon, Mistral, etc.)

Tamaños de modelos y requisitos de hardware

Descarga de modelos pre-entrenados

Uso de modelos cuantizados para optimización

Fine-tuning vs. inferencia directa

Ejecución de modelos de chat y generación de texto

Comparación de modelos en rendimiento local

Benchmarks de consumo de memoria por modelo

Selección de modelo adecuado según caso de uso

Uso de CUDA y TensorRT para acelerar inferencia

Optimización de batch sizes

Configuración de threads en CPU

Técnicas de offloading de GPU a CPU

Uso de múltiples GPUs en paralelo

Benchmarks de latencia y throughput

Ajuste de parámetros en VLLM

Monitoreo de consumo de recursos en tiempo real

Escalabilidad en entornos on-premise

Buenas prácticas de optimización

Exposición de modelos como API REST

Integración con FastAPI y Flask

Uso de WebSockets para chatbots en tiempo real

Integración con aplicaciones en Python

Consumo desde aplicaciones web y móviles

VLLM como backend para asistentes de IA

Conexión con librerías NLP como spaCy

Integración con orquestadores de agentes (LangChain, LlamaIndex)

Ejemplo de integración con Q\&A empresarial

Escenarios de despliegue híbrido

Despliegue en servidores corporativos

Contenerización con Docker

Orquestación con Kubernetes

Monitoreo de logs y métricas

Escalado horizontal con múltiples instancias

Balanceo de carga en producción

Estrategias de redundancia y alta disponibilidad

Gestión de actualizaciones y parches

Seguridad en despliegues locales

Checklist de producción en VLLM

Ventajas de la ejecución local para protección de datos

Riesgos de fuga de información en IA en la nube

Políticas de almacenamiento local seguro

Gestión de accesos y permisos en VLLM

Cifrado de datos en reposo y en tránsito

Auditoría de uso de modelos

Cumplimiento de normativas como RGPD

Aislamiento de entornos para mayor seguridad

Limitaciones y precauciones de seguridad en VLLM

Estrategias de gobernanza de datos en IA local

Chatbots internos de soporte corporativo

Automatización de generación documental

Sistemas de búsqueda inteligente en repositorios locales

Análisis de datos internos sin exponer información

Asistentes de programación locales

Aplicaciones en el sector legal y financiero

Procesamiento de datos médicos con privacidad

Integración en sistemas de atención al cliente

Uso en investigación y desarrollo

Ejemplos de proyectos de referencia

Procesamiento de grandes volúmenes de texto

Integración con pipelines ETL

Uso con Apache Spark para procesamiento masivo

Enriquecimiento semántico de datos

Indexación de documentos para búsqueda local

Integración con bases de datos SQL y NoSQL

Generación de insights a partir de datos estructurados

Aplicación en data lakes empresariales

Casos de uso de analítica con VLLM

Buenas prácticas en integración Big Data

Costes de operación local vs. nube

Rendimiento en inferencia

Latencia en entornos críticos

Escalabilidad y flexibilidad

Privacidad y control del dato

Limitaciones en mantenimiento local

Dependencia de proveedores externos

Casos donde la nube sigue siendo mejor opción

Casos donde VLLM es la mejor alternativa

Decisión estratégica según el negocio

Definición de roles en gestión de IA local

Documentación de modelos desplegados

Control de versiones de modelos en VLLM

Supervisión de costes en infraestructura on-premise

Auditorías de rendimiento y seguridad

Estrategias de mejora continua

Plan de contingencia ante fallos

Estándares de calidad en la ejecución local

Reportes ejecutivos sobre VLLM

Casos de fallos comunes y su resolución

Latencia media por token generado

Throughput de tokens por segundo

Consumo de memoria RAM y VRAM

Comparación entre modelos ligeros y grandes

Evaluación de precisión y coherencia del output

Benchmarks frente a otros frameworks

Herramientas de monitorización del rendimiento

Análisis de coste-beneficio de VLLM

Estrategias de benchmarking en entornos locales

Buenas prácticas en evaluación continua

Ejecución de modelos generativos en local

Creación de resúmenes de documentos internos

Generación de informes empresariales privados

Asistentes para brainstorming y creatividad

Generación de código localmente

Traducción de textos sin enviar datos a la nube

Generación de imágenes mediante modelos multimodales conectados

Limitaciones actuales de IA generativa en local

Casos de uso prácticos en IA creativa

Comparativa con servicios cloud de IA generativa

Selección de un caso real en la empresa

Instalación completa de VLLM en un servidor

Descarga y configuración de un modelo LLM local

Optimización de rendimiento con GPU

Integración con una aplicación empresarial

Configuración de logs y métricas

Validación de privacidad y seguridad de datos

Documentación del proyecto realizado

Evaluación del impacto en la empresa

Plan de escalabilidad y mejora futura