Duración
11 meses
Fecha de Inicio
14-11-2026
Modalidad
online
Dificultad
Experto
Precio
2075 €
El Máster en infraestructura de IA local y privada de Academia IA es un programa formativo de nivel experto enfocado en el despliegue, optimización y gestión de soluciones de inteligencia artificial en servidores propios y entornos on-premise. A través de un enfoque práctico intensivo, aprenderás a configurar modelos de lenguaje de código abierto, servidores de inferencia de alto rendimiento y arquitecturas seguras sin depender de proveedores de nube externos.
El contenido profundiza en el uso de herramientas como vLLM, Ollama, Qdrant y Docker, abordando la implementación de bases de datos vectoriales locales, cuantización avanzada de pesos y pasarelas de API seguras con control de accesos. También desarrollarás sistemas de monitorización y pipelines de RAG en entornos aislados, consolidando todo el aprendizaje técnico en un Proyecto Final de infraestructura corporativa autogestionada.
La creciente preocupación por la privacidad de datos corporativos, el cumplimiento normativo estricto y los costes recurrentes de las APIs en la nube han acelerado la necesidad de adoptar soluciones soberanas. Las organizaciones demandan profesionales capacitados para implementar infraestructuras de inteligencia artificial autosuficientes que garanticen la confidencialidad absoluta de la información y permitan procesar datos sensibles internamente.
Este programa capacita para diseñar arquitecturas de computación locales capaces de ejecutar modelos fundacionales con latencias reducidas y máxima eficiencia de hardware. Desarrollarás competencias para orquestar servidores de inferencia optimizados, aplicar técnicas de cuantización como AWQ y GGUF para maximizar la memoria VRAM, y desplegar almacenes de conocimiento basados en embeddings vectoriales on-premise. Asimismo, aprenderás a estructurar políticas de gobernanza de datos y auditorías de seguridad en entornos desconectados de internet.
Trabajarás con tecnologías líderes del ecosistema abierto como vLLM, Open WebUI, LiteLLM y suites de orquestación de contenedores con Docker. Todo el proceso culmina con el desarrollo del Proyecto Final, donde implementarás un entorno de producción local escalable y blindado para uso empresarial.
Este máster te prepara para liderar el área técnica en empresas de sectores regulados, entidades financieras, instituciones sanitarias, departamentos de ciberseguridad y consultoras tecnológicas especializadas. Podrás desempeñarte como AI Infrastructure Architect, especialista en MLOps local o consultor de gobernanza de datos en IA, respondiendo a la urgente necesidad de operar inteligencia artificial avanzada sin dependencias externas de terceros.
Estarás capacitado para dimensionar servidores propios, desplegar modelos abiertos de última generación como Llama y Mistral en arquitecturas locales, y estructurar pipelines de RAG privados de alta precisión. Además, podrás implementar pasarelas de enrutamiento con autenticación estricta, automatizar la asignación de GPU y supervisar el rendimiento del hardware mediante paneles de monitorización en tiempo real.
Adquirirás competencias técnicas avanzadas para auditar la seguridad de modelos on-premise, optimizar la inferencia simultánea de consultas y blindar la transferencia de información corporativa. Esta preparación integral te proporciona una aplicabilidad laboral inmediata para dirigir con éxito la modernización de infraestructuras tecnológicas soberanas en cualquier tipo de organización.
admisiones@academiaia.ai +34 967 79 32 85
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede a contenidos avanzados y proyectos prácticos en cualquier momento adaptados a tu ritmo.
Domina el despliegue de IA local mediante interfaces visuales, contenedores y configuraciones no-code.
Aprende con vLLM, Ollama, Qdrant, Docker y Open WebUI aplicados a servidores de producción real.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
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El control y la soberanía de los datos se han convertido en prioridades estratégicas para las organizaciones modernas. Cursar el Máster en infraestructura de IA local y privada te sitúa como un especialista imprescindible en la protección de información sensible mediante tecnología abierta.
Soberanía tecnológica y privacidad absoluta: Aprenderás a desplegar modelos de lenguaje en infraestructuras propias desconectadas de la nube pública. Esto garantiza el cumplimiento de normativas de protección de datos como el RGPD, eliminando fugas de información confidencial y asegurando que los activos de conocimiento permanezcan bajo el control exclusivo de la organización.
Reducción drástica de costes recurrentes: Dominarás el aprovechamiento eficiente del hardware corporativo y el uso de modelos de código abierto optimizados. Al suprimir el pago continuo por tokens y llamadas a APIs de proveedores externos, permitirás a las empresas rentabilizar sus inversiones en servidores locales y estabilizar sus presupuestos tecnológicos.
Autonomía operativa y baja latencia: Desarrollarás la capacidad de configurar sistemas que operan sin dependencia de conexiones a internet externas ni caídas de servicio de terceros. Lograrás tiempos de respuesta inmediatos y estabilidad operativa para procesos críticos en sectores industriales, financieros, médicos y de investigación aplicada.
Aprendizaje práctico con casos reales: Diseñarás infraestructuras completas basadas en arquitecturas reales utilizadas por empresas punteras del sector tecnológico. A través de la metodología guiada y el ecosistema formativo de Academia IA, adquirirás habilidades de despliegue avanzadas directamente transferibles a servidores corporativos en producción.
La rápida expansión de la inteligencia artificial corporativa ha puesto de manifiesto los riesgos asociados a la centralización en plataformas propietarias. La gobernanza de datos sensibles y la necesidad de mantener la continuidad del negocio hacen que la independencia tecnológica empresarial sea un pilar estratégico indispensable frente a las crecientes exigencias regulatorias y de ciberseguridad.
Blindaje ante brechas de seguridad y cumplimiento legal: Las regulaciones internacionales exigen que los datos críticos de clientes y operaciones no abandonen el perímetro institucional. Implementar infraestructuras locales asegura que los modelos de inteligencia artificial procesen información sensible sin exponerla jamás a servidores externos, neutralizando amenazas de filtración no autorizada y superando auditorías de cumplimiento normativo con total solvencia técnica.
Optimización financiera y predictibilidad de gastos: El escalado de aplicaciones basadas en modelos comerciales en la nube genera facturas imprevistas que aumentan exponencialmente con el volumen de uso. Disponer de servidores locales autogestionados transforma costes variables incontrolables en activos fijos amortizables, permitiendo a las empresas proyectar sus inversiones tecnológicas a largo plazo con estabilidad financiera garantizada.
Personalización profunda y control total de modelos: Los servicios de nube comerciales imponen restricciones de uso, censura algorítmica y cambios repentinos en sus modelos fundacionales. Gestionar una infraestructura propia permite ajustar hiperparámetros, integrar glosarios específicos, aplicar técnicas de cuantización a medida y modificar cualquier componente de la arquitectura para adaptarlo a las necesidades exactas del negocio.
El plan de estudio está estructurado con una metodología técnica progresiva diseñada para dominar desde los requerimientos de hardware hasta la orquestación avanzada de servicios. El itinerario capacita al profesional para comprender el funcionamiento de los modelos de código abierto y estructurar arquitecturas locales de alto rendimiento, asegurando un aprendizaje práctico aplicado a entornos reales sin necesidad de programación de bajo nivel.
En las fases iniciales se abordan la selección de componentes, la configuración de controladores y el despliegue de servidores de inferencia con Ollama y vLLM. Posteriormente, se profundiza en la gestión de contenedores con Docker, la implementación de bases de datos vectoriales locales como Qdrant y la estructuración de sistemas RAG completamente desconectados para el análisis de documentación corporativa.
La etapa avanzada cubre la integración de pasarelas de API unificadas con LiteLLM, la administración de interfaces multiusuario con Open WebUI, técnicas de cuantización avanzada y la monitorización de recursos de GPU. El programa concluye con la realización del Proyecto Final, donde desplegarás una infraestructura de servidor completa, segura y lista para producción en una empresa.
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El Proyecto Final del máster consiste en el diseño, despliegue y puesta en marcha de una infraestructura corporativa de IA local completa sobre un servidor dedicado o entorno virtualizado propio. A través de este proyecto integrador, los estudiantes aplican los conocimientos avanzados del programa para construir un ecosistema de IA privado y autosuficiente, resolviendo requerimientos reales de privacidad, alta disponibilidad y eficiencia de recursos para una organización empresarial.
Durante la ejecución del proyecto, implementarás un servidor de inferencia optimizado con vLLM y Ollama, desplegarás una base de datos vectorial Qdrant en contenedor Docker y configurarás un sistema de RAG privado con embeddings locales para consultar documentación interna protegida. Asimismo, integrarás una pasarela de autenticación con LiteLLM y Open WebUI, aplicarás políticas de control de accesos basadas en roles (RBAC) y generarás un panel de monitorización con métricas de rendimiento y consumo de VRAM, entregando la documentación técnica completa del despliegue.
El resultado final obtenido constituye una solución operativa de nivel profesional homologado, lista para implementarse directamente en entornos corporativos reales o presentarse como activo destacado en tu portfolio de arquitectura de IA. Esta evidencia técnica demuestra con rigor tu solvencia para independizar a cualquier organización de las plataformas de nube pública, acreditando con solvencia ante directivos y reclutadores tu dominio experto en infraestructuras locales y la gestión segura de inteligencia artificial privada.
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Academia IA
En el Máster en infraestructura de IA local y privada de Academia IA aprenderás a dominar herramientas punteras como vLLM, Ollama, Docker, Qdrant, LiteLLM y Open WebUI, además de trabajar con modelos abiertos como Llama 3 y Mistral. Todas las plataformas se configuran en servidores locales y entornos on-premise mediante laboratorios prácticos orientados a entornos empresariales reales.
No es indispensable ser un programador profesional ni escribir código desde cero. Aunque se trata de una formación técnica de nivel experto, la metodología de Academia IA se centra en la arquitectura, la configuración de servidores, el despliegue de contenedores y la gestión de interfaces visuales no-code, guiándote paso a paso en cada integración técnica.
Sí, todos los conocimientos y metodologías del programa están diseñados para su aplicación directa en la infraestructura tecnológica de cualquier organización. Aprenderás a dimensionar hardware, instalar modelos en local y estructurar sistemas RAG sobre tus propios datos, logrando que tu empresa procese información sensible de forma privada y sin costes de API desde las primeras prácticas.
El Máster en infraestructura de IA local y privada se distingue por su enfoque integral y exclusivo en soberanía de datos, hardware propio y modelos de código abierto. Mientras otros cursos se limitan al uso superficial de APIs comerciales en la nube, este programa te capacita para ser completamente autosuficiente, diseñando arquitecturas seguras y de alto rendimiento en tus propios servidores.
