Curso Introduccion a LM Studio

Este curso introductorio de LM Studio proporciona las bases para ejecutar modelos de lenguaje en local con total privacidad y sin costes de inferencia. Cubre desde la instalacion y descarga de modelos hasta la configuracion del servidor API compatible con OpenAI, pasando por la interfaz de chat, los parametros de generacion y los primeros pasos con el SDK de Python.

El enfoque es progresivo: comienza con la instalacion y el primer modelo, avanza por los formatos de modelo (GGUF, MLX) y la cuantizacion, recorre la interfaz de chat con presets y parametros, introduce la aceleracion GPU, muestra como iniciar el servidor API local y da los primeros pasos con el SDK de Python y la CLI.

Publico objetivo

• Desarrolladores que quieren experimentar con LLMs en local sin depender de APIs de pago.
• Usuarios de ChatGPT o Claude que buscan una alternativa local, privada y gratuita.
• Profesionales IT que necesitan evaluar LM Studio para su adopcion en proyectos de IA.
• Estudiantes de informatica o ciencia de datos que buscan una introduccion practica a la ejecucion local de LLMs.

Contenido del curso

• Introduccion: que es LM Studio, por que ejecutar LLMs en local, comparativa con Ollama y alternativas, instalacion multiplataforma y primer uso completo.
• Modelos locales: formatos GGUF y MLX, niveles de cuantizacion (Q2 a Q8, F16), descubrimiento y descarga de modelos desde Hugging Face.
• Interfaz de chat: conversacion con system prompts, presets reutilizables y parametros de generacion (temperature, top_p, max_tokens).
• GPU: configuracion basica de aceleracion GPU con NVIDIA CUDA, Apple Metal y AMD.
• Servidor API: iniciar el servidor local y usar la API compatible con OpenAI desde cualquier cliente.
• Python SDK: instalacion del paquete lmstudio y primeras llamadas de chat desde Python.
• CLI: comandos basicos de lms para gestionar modelos desde terminal.
• RAG: chat con documentos PDF, DOCX y TXT usando el RAG integrado de LM Studio.

Objetivos de aprendizaje

Al completar este curso, seras capaz de:

• Instalar LM Studio en tu sistema operativo y entender los requisitos de hardware.
• Descargar y gestionar modelos desde Hugging Face eligiendo el formato y cuantizacion adecuados.
• Conversar con LLMs usando la interfaz de chat con presets y parametros personalizados.
• Configurar la aceleracion GPU para mejorar el rendimiento de inferencia.
• Iniciar el servidor API compatible con OpenAI y conectar clientes existentes.
• Usar el SDK de Python para generar texto programaticamente desde tus aplicaciones.
• Gestionar modelos desde terminal con los comandos basicos de la CLI lms.
• Chatear con documentos usando el RAG integrado de LM Studio.