{"id":3279,"date":"2024-09-16T16:21:09","date_gmt":"2024-09-16T23:21:09","guid":{"rendered":"https:\/\/devblogs.microsoft.com\/semantic-kernel\/?p=3279"},"modified":"2025-02-10T10:18:48","modified_gmt":"2025-02-10T18:18:48","slug":"semantic-kernel-content-in-spanish-crea-un-chatgpt-en-tu-equipo-sin-la-nube-con-ollama-microsoft-phi-3-y-semantic-kernel%f0%9f%92%a5","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/devblogs.microsoft.com\/agent-framework\/semantic-kernel-content-in-spanish-crea-un-chatgpt-en-tu-equipo-sin-la-nube-con-ollama-microsoft-phi-3-y-semantic-kernel%f0%9f%92%a5\/","title":{"rendered":"Semantic Kernel Content in Spanish: \u00a1Crea un ChatGPT en tu equipo sin la nube! Con Ollama, Microsoft PHI-3 y Semantic Kernel\ud83d\udca5"},"content":{"rendered":"

Today we’re highlighting Semantic Kernel content created in Spanish here: \ud83d\udca5\u00a1Crea un ChatGPT en tu equipo sin la nube! Con Ollama, Microsoft PHI-3 y Semantic Kernel\ud83d\udca5 (youtube.com)<\/a><\/p>\n

Estamos destacando a Rodrigo Ezequiel Liberoff Vazquez<\/a>, quien es Arquitecto Senior de Software Cloud en Encamina y ha creado videos de Semantic Kernel en espa\u00f1ol enfocados en Modelos de Lenguaje Peque\u00f1os (SLMs). Aqu\u00ed te dejamos uno de sus videos: \ud83d\udca5\u00a1Crea un ChatGPT en tu equipo sin la nube! Con Ollama, Microsoft PHI-3 y Semantic Kernel\ud83d\udca5 (youtube.com)<\/a><\/p>\n

\u00a1Est\u00e1n llegando los SLM! Y con ellos, la posibilidad de utilizar modelos de IA Generativa en nuestros equipos sin tener que depender de servicios en la nube.<\/p>\n

En este v\u00eddeo te quiero hablar de Ollama, un un proyecto de c\u00f3digo abierto (open-source) que nos sirve como una plataforma poderosa y f\u00e1cil de usar para ejecutar SLM (Small Language Models) en nuestras m\u00e1quinas locales, sin depender de servicios en la nube como OpenAI.<\/p>\n

Usando Ollama podremos crear aplicaciones de forma sencilla sin pasar por las complejidades de integrarnos con diferentes SML y el deseo de una experiencia de IA accesible y personalizable.<\/p>\n

De esta forma, podemos usar modelos como LLama2 o LLama3 de Meta, Falcon7b o los nuevos modelos Phi-3 de IA generativa de #Microsoft<\/a>.<\/p>\n

De hecho, en esta ocasi\u00f3n te mostrar\u00e9 como con Ollama podemos ejecutar los modelos Phi-3 Mini y Phi-3 Medium en local, e incluso usarlos en una simple aplicaci\u00f3n RAG (Retrieval-Augmented Generation) como lo har\u00edas con los grandes modelos tipo GPT-4o.<\/p>\n

Esta aplicaci\u00f3n la implementaremos con Semantic Kernel, mi librer\u00eda de referencia en cuanto a integraciones con modelos de Inteligencia Artificial Generativa se refiere, utilizando una base de datos vectorial en memoria y un mecanismo para generar embeddings<\/em> sin depender de servicios en la nube (como los de OpenAI).<\/p>\n

\u00a1Ah! Y recuerda que tienes el c\u00f3digo en mi GitHub \ud83d\ude0e \ud83d\udcbb https:\/\/github.com\/rliberoff\/CODERTEC…<\/a><\/p>\n

Gracias Rodrigo Liberoff V\u00e1zquez!<\/p>\n

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