AI

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.

Immich es una solución revolucionaria de código abierto y autohospedada para la gestión de fotos y videos que te da el control total sobre tus recuerdos. Con características que rivalizan con Google Photos, incluyendo reconocimiento facial impulsado por inteligencia artificial, búsqueda inteligente y copia de seguridad automática desde dispositivos móviles, todo mientras mantienes tus datos privados y seguros en tu propio servidor.

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 65GB, lo que significa que no cabe en los 16GB de VRAM de un RTX 4080 (ni en el 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.

Correr modelos de lenguaje grandes (LLMs) localmente ha ganado popularidad cada vez mayor por razones de privacidad, control de costos y capacidades fuera de línea. El paisaje 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 la IA no se trata solo de modelos más inteligentes. También se trata de silicio que se adapte a la forma en que esos modelos se sirven realmente. El hardware especializado para inferencia de LLM sigue una trayectoria que recuerda al cambio de la minería de Bitcoin desde las GPUs hacia los ASICs diseñados específicamente, pero con restricciones más estrictas porque los modelos y las recetas de precisión siguen evolucionando.

NVIDIA DGX Spark es real, está a la venta desde el 15 de octubre de 2025 y está dirigido a desarrolladores de CUDA que necesitan trabajo de LLM local con un stack de IA de NVIDIA integrado. El precio de venta al público en EE. UU. es de $3.999; el precio minorista en el Reino Unido/Alemania/Japón es más alto debido al IVA y a los canales de distribución. Los precios públicos en AUD/KRW aún no se han publicado ampliamente.

Este guía proporciona una visión general completa de los disponibles SDKs de Go para Ollama y compara sus conjuntos de características.

Aquí hay una comparación entre Qwen3:30b y GPT-OSS:20b centrada en el seguimiento de instrucciones y parámetros de rendimiento, especificaciones y velocidad.

Los modelos GPT-OSS de Ollama tienen problemas recurrentes al manejar salidas estructuradas, especialmente cuando se usan con marcos como LangChain, OpenAI SDK, vllm y otros.

Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) son poderosos, pero en producción raramente queremos párrafos libres. En su lugar, queremos datos predecibles: atributos, hechos u objetos estructurados que puedas alimentar en una aplicación. Eso es Salida Estructurada de LLM.

Aquí estoy comparando cómo mucho VRAM la nueva versión de Ollama asigna al modelo con la versión anterior de Ollama. La nueva versión es peor.