CertiDevs
LM Studio
Curso completo Nivel medio certificado-completo-lm-studio

LM Studio

LM Studio ·IA Generativa

Curso completo de LM Studio para ejecutar modelos de lenguaje en local y construir aplicaciones de IA sin depender de APIs externas. Trabajas la gestión de modelos en distintos formatos, aceleración por GPU, servidor compatible con APIs estándar, SDK de Python, structured output y function calling, agentes autónomos, RAG con embeddings y modelos de visión, CLI, MCP e integraciones con frameworks de IA. Al terminar despliegas inferencia headless y entregas asistentes con privacidad, soberanía del dato y coste por token cero.

Evidencias FUNDAE Activación guiada Evaluación con IA Sin permanencia
Solicitar este curso para mi equipo Probar la plataforma

¿Prefieres verlo en directo? Agenda una demo sin compromiso.

Formación corporativa: este curso se activa bajo pedido para tu organización. Adaptamos temario, calendario y modalidad (teleformación, aula virtual o mixto).

Contenido del curso

LLMs locales con API OpenAI-compatible para prototipos y despliegues privados.

11 módulos 41 lecciones 5 ejercicios evaluados por IA 11 tests
  • Qué es LM Studio y por qué ejecutar LLMs en local Lección
  • LM Studio vs Ollama y otras alternativas Lección
  • Instalación en Windows, macOS y Linux Lección
  • Primer uso de LM Studio Lección
  • Test de introducción a LM Studio Test

Detalles del curso

Público objetivo

  • Desarrolladores Python que quieren dominar LM Studio como plataforma completa para LLMs locales.
  • Ingenieros de IA y ML que necesitan ejecutar modelos en local para desarrollo, pruebas y producción sin costes de API.
  • Usuarios avanzados de LLMs que quieren pasar de usar la interfaz de chat a programar contra la API y el SDK.
  • Arquitectos de software que necesitan evaluar y disenar soluciones con inferencia local a nivel empresarial.
  • Equipos de desarrollo que buscan integrar LLMs locales en sus pipelines de IA con LangChain, Claude Code o Cursor.
  • Administradores de sistemas que necesitan desplegar inferencia local con llmster daemon en servidores headless.

Contenido del certificado

Introducción a LM Studio: ejecución local de LLMs, comparativa con Ollama, instalación multiplataforma y primer modelo cargado. Modelos GGUF y MLX: formatos, niveles de cuantización, descubrimiento en Hugging Face y familias Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral, Gemma y Phi. Interfaz de chat: system prompts, presets, parámetros de generación, split view y exportación. GPU y rendimiento: aceleración NVIDIA CUDA, Apple Metal, AMD ROCm, multi GPU, speculative decoding y gestión de memoria VRAM. Servidor API local: endpoints compatibles con OpenAI y Anthropic, API nativa, Permissión Keys y seguridad. SDK de Python: paquete lmstudio con patrones interactivo, síncrono y asíncrono, chat, streaming y gestión de modelos. Structured output y tool use: JSON schema con Pydantic, function calling y agentes autonomos con .act() multi paso. Embeddings, RAG y visión: vectores locales, chat con documentos y modelos multimodales VLM. CLI lms: gestión de modelos, servidor y daemon desde terminal. MCP e integraciones: servidores MCP, LangChain, Continue, Cursor, Claude Code y otros frameworks. Despliegue y producción: llmster daemon headless, JIT loading, TTL, continuous batching y LM Link. Proyecto integrador: asistente IA local con modelo, embeddings, RAG con LanceDB o Chroma y cliente chat en Python. Evaluaciones por módulo y test global del curso.

Este curso completo de LM Studio cubre la herramienta de principio a fin: desde la instalación y la descarga de modelos hasta el despliegue headless en producción, pasando por la interfaz de chat, la aceleración GPU, el servidor API, el SDK de Python, function calling, agentes autonomos, RAG, modelos de visión, MCP e integraciones con frameworks del ecosistema IA. Esta disenado para proporcionar un dominio profesional de LM Studio como plataforma completa para ejecutar y programar contra LLMs locales.

El itinerario es progresivo: parte de los fundamentos y la instalación, avanza por los modelos y la interfaz de chat, incorpora la configuración de GPU y rendimiento, recorre el servidor API con compatibilidad OpenAI y Anthropic, profundiza en el SDK de Python con structured output y agentes, cubre embeddings, RAG y visión, y culmina con la CLI, MCP, integraciones y despliegue en producción.

Objetivos de aprendizaje

Al completar este roadmap, seras capaz de:

  • Gestionar modelos locales: descargar, configurar y ejecutar modelos GGUF y MLX eligiendo la cuantización óptima para tu hardware.
  • Optimizar el rendimiento: configurar aceleración GPU, multi-GPU, speculative decoding y gestión de memoria VRAM.
  • Servir modelos via API: exponer LLMs locales como servidor compatible con OpenAI y Anthropic para cualquier cliente.
  • Desarrollar con el SDK de Python: generar texto, gestionar modelos, crear conversaciones multi-turno y usar streaming.
  • Obtener datos estructurados: usar structured output con JSON schema y Pydantic para respuestas validadas.
  • Construir agentes autonomos: usar function calling y .act() para crear agentes que ejecuten herramientas iterativamente.
  • Implementar RAG y visión: chatear con documentos y procesar imagenes con modelos de visión multimodal.
  • Gestionar desde terminal: usar la CLI lms para todas las operaciones de modelos y servidor.
  • Integrar con el ecosistema IA: conectar LM Studio con LangChain, Claude Code, Cursor, MCP y otros frameworks.
  • Desplegar en producción: usar llmster daemon para inferencia headless, configurar TTL y continuous batching.

Otros cursos de LM Studio

Especialización ·Nivel medio

LM Studio - Fundamentos

Curso centrado en los fundamentos de LM Studio para ejecutar y servir modelos de lenguaje en local con criterio técnico. Trabajas la gestión de modelos en distintos formatos y cuantizaciones, la interfaz de chat con presets y parámetros de generación, la aceleración por GPU y la optimización del rendimiento, y el arranque del servidor compatible con APIs estándar para conectar clientes existentes. Al terminar despliegas un LLM local listo para consumir desde tus aplicaciones, con privacidad y coste por token cero.
Especialización ·Nivel medio

LM Studio - Módulos avanzados

Curso avanzado de LM Studio centrado en el SDK de Python, structured output con tool use y RAG con modelos de visión para programar aplicaciones de IA contra inferencia local. Trabajas el SDK en sus patrones interactivo, síncrono y asíncrono con streaming, respuestas validadas con JSON Schema y Pydantic, function calling y agentes autónomos, y sistemas RAG sobre documentos con embeddings y modelos multimodales. Al terminar entregas asistentes locales con respuestas estructuradas, herramientas y conocimiento propio.
Especialización ·Nivel medio

LM Studio - Módulos avanzados

Curso avanzado de LM Studio centrado en CLI, MCP, integraciones con frameworks y despliegue en producción para automatizar inferencia local en proyectos empresariales. Trabajas la gestión de modelos desde terminal, la configuración de servidores MCP y el consumo de herramientas externas en chat, las integraciones con frameworks de IA y agentes, y el despliegue headless con carga bajo demanda, evicción automática y batching continuo. Al terminar entregas inferencia local lista para producción y orquestada desde tus pipelines.
Carreras que incluyen este curso

Forma equipos completos con un itinerario

Este curso aparece dentro de las siguientes carreras corporativas.

Itinerario completo

AI Engineering

Itinerario completo para formar AI Engineers capaces de diseñar, construir y operar aplicaciones de IA generativa en producción: APIs de LLMs, RAG corporativo, orquestación multi-agente, modelos locales, MCP y MLOps para equipos de ingeniería, consultoras y departamentos tecnológicos que necesitan consolidar la adopción de IA.
Itinerario completo

LLM Engineering

Carrera profesional especializada en la construcción de aplicaciones LLM en producción: dominio avanzado de Prompt Engineering, APIs de OpenAI y Anthropic, RAG corporativo con LangChain, agentes con LangGraph y CrewAI, protocolo MCP, modelos locales con Ollama y LM Studio y MLOps aplicado a sistemas LLM para equipos de banca, seguros, consultoras y gran empresa que despliegan asistentes, copilotos y agentes inteligentes sobre datos corporativos.
Llave en mano para empresas

¿Formación para tu equipo en esta tecnología?

Tú nos dices a quién formar y nosotros configuramos la plataforma con tu marca, damos de alta a tu gente, evaluamos las entregas con IA y te entregamos los certificados y los informes técnicos para tu gestor FUNDAE. Catálogo amplio con teleformación, aula virtual o mixto. Sin permanencia, sin coste de setup.

Solicitar formación para tu equipo Probar la plataforma

¿Prefieres verlo en directo? Agenda una demo.

Preguntas frecuentes

¿LM Studio es bonificable por FUNDAE para mi empresa?
Puede ser bonificable cuando la acción cumple los requisitos aplicables. La plataforma aporta evidencias técnicas: seguimiento de tiempos, registro de conexiones, foros, encuestas y certificados para que tu entidad organizadora o gestoría revise la documentación.
¿En qué modalidades se imparte LM Studio?
En tres modalidades: teleformación (online asíncrona), aula virtual privada en directo y mixta. Adaptamos temario, calendario y modalidad al equipo.
¿Se adapta LM Studio al nivel de mi equipo?
Sí. Adaptamos temario, calendario y modalidad al nivel y al stack del equipo, con ejercicios evaluados por IA y certificado verificable.
¿Cuánto tarda en activarse para mi empresa?
La activación corporativa estándar es rápida, sin coste de setup ni permanencia.