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Despliegue local de LLMs ha adquirido popularidad cada vez mayor a medida que los desarrolladores y organizaciones buscan mayor privacidad, menor latencia y mayor control sobre su infraestructura de IA.

A medida que las cargas de trabajo de IA y ML se vuelven cada vez más complejas, la necesidad de sistemas de orquestación robustos se ha vuelto más urgente. La simplicidad, el rendimiento y la concurrencia de Go lo convierten en una opción ideal para construir la capa de orquestación de pipelines de ML, incluso cuando los modelos mismos se escriben en Python.

Embeddings cruzales representan un avance significativo en inteligencia artificial, permitiendo entender y razonar entre diferentes tipos de datos dentro de un espacio de representación unificado.

La democratización de la IA está aquí. Con LLMs de código abierto como Llama 3, Mixtral y Qwen ahora rivales de modelos propietarios, los equipos pueden construir una poderosa infraestructura de IA usando hardware de consumo - reduciendo costos mientras se mantiene el control total sobre la privacidad de los datos y la implementación.

Generación Aumentada por Recuperación (RAG) ha evolucionado mucho más allá de la búsqueda simple de similitud de vectores. LongRAG, Self-RAG y GraphRAG representan el estado del arte de estas capacidades.

Linux se ha convertido en el sistema operativo por excelencia para ciencia de datos profesionales, ofreciendo flexibilidad sin igual, rendimiento y un ecosistema rico de herramientas.

FLUX.1-dev es un modelo poderoso de generación de imágenes a partir de texto que produce resultados asombrosos, pero su requisito de memoria de 24GB+ hace que sea difícil de ejecutar en muchos sistemas. GGUF quantization of FLUX.1-dev ofrece una solución, reduciendo el uso de memoria en aproximadamente un 50% mientras se mantiene una excelente calidad de imagen.

Configuración de tamaños de contexto en Docker Model Runner es más compleja de lo que debería ser.

Black Forest Labs ha lanzado FLUX.1-Kontext-dev, un avanzado modelo de inteligencia artificial de imagen a imagen que mejora imágenes existentes mediante instrucciones de texto.

Docker Model Runner es la herramienta oficial de Docker para ejecutar modelos de IA localmente, pero habilitar la aceleración de GPU de NVidia en Docker Model Runner requiere una configuración específica.

La optimización de tokens es la habilidad crítica que separa las aplicaciones de LLM eficientes económicamente de experimentos que consumen presupuesto.

Investigué algunos interesantes tests de rendimiento del modelo GPT-OSS 120b ejecutándose en Ollama en tres plataformas diferentes: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio y RTX 4080. El modelo GPT-OSS 120b del repositorio Ollama tiene un tamaño de 65 GB, lo que significa que no cabe en los 16 GB de VRAM de una RTX 4080 (ni en la más reciente RTX 5080).

El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) está revolucionando la forma en que los asistentes de IA interactúan con fuentes de datos externas y herramientas. En esta guía, exploraremos cómo construir servidores MCP en Python, con ejemplos centrados en las capacidades de búsqueda en la web y raspado.

Docker Model Runner (DMR) es la solución oficial de Docker para ejecutar modelos de IA localmente, introducida en abril de 2025. Esta guía rápida proporciona una referencia rápida para todos los comandos esenciales, configuraciones y mejores prácticas.

Running large language models (LLMs) locally ha ganado popularidad en los últimos tiempos por razones de privacidad, control de costos y capacidades fuera de línea. El panorama cambió significativamente en abril de 2025 cuando Docker introdujo Docker Model Runner (DMR), su solución oficial para la implementación de modelos de IA.

El futuro de IA no es solo sobre modelos más inteligentes modelos — es sobre silicio más inteligente.
El hardware especializado para inferencia de LLM está impulsando una revolución similar a la transición del minado de Bitcoin hacia los ASICs.