Mi propia prueba de programación del modelo ollama
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.
Mi visión sobre el estado actual del desarrollo de Ollama
Ollama ha pasado rápidamente a ser una de las herramientas más populares para ejecutar modelos de lenguaje grande (LLM) en local.
Su CLI simple y su gestión de modelos optimizada han convertido a Ollama en una opción preferida para desarrolladores que desean trabajar con modelos de IA fuera de la nube.
Breve visión general de las interfaces de usuario más destacadas para Ollama en 2025
Locally hosted Ollama permite ejecutar modelos de lenguaje grandes en tu propia máquina, pero usarlo desde la línea de comandos no es muy amigable para el usuario. Aquí hay varios proyectos de código abierto que ofrecen interfaces estilo ChatGPT que se conectan a un Ollama local.
En julio de 2025, pronto estará disponible.
Nvidia está a punto de lanzar NVIDIA DGX Spark, un pequeño superordenador de IA basado en la arquitectura Blackwell, con más de 128 GB de memoria unificada y un rendimiento de IA de 1 PFLOPS. Un dispositivo excelente para ejecutar LLMs.
Artículo extenso sobre las especificaciones e implementación de MCP en GO
Aquí tenemos una descripción del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), notas breves sobre cómo implementar un servidor MCP en Go, incluyendo la estructura de mensajes y las especificaciones del protocolo.
¿Implementando RAG? Aquí tienes algunos fragmentos de código en Go - 2...
Dado que Ollama estándar no tiene una API de reranking directa, necesitará implementar reranking usando Qwen3 Reranker en GO generando embeddings para pares de consulta-documento y puntuándolos.
qwen3 8b, 14b y 30b, devstral 24b, mistral small 24b
En este test estoy comparando cómo diferentes LLMs alojados en Ollama traducen una página Hugo en inglés al alemán.
¿Implementando RAG? Aquí tienes algunos fragmentos de código en Golang.
Este pequeño ejemplo de código Go para reranking que llama a Ollama para generar embeddings se utiliza para la consulta y para cada documento candidato, y luego ordena de forma descendente por similitud coseno.
Nuevos modelos de LLM impresionantes disponibles en Ollama
Los modelos Qwen3 Embedding y Reranker son los últimos lanzamientos de la familia Qwen, diseñados específicamente para tareas avanzadas de incrustación de texto, recuperación y reordenamiento.
¿Piensa en instalar una segunda GPU para LLMs?
¿Cómo afectan los canales PCIe al rendimiento de los LLM?? Dependiendo de la tarea. Para el entrenamiento y la inferencia con múltiples GPUs, la caída de rendimiento es significativa.
LLM para extraer texto de HTML...
En la biblioteca de modelos de Ollama hay modelos que pueden convertir contenido HTML a Markdown, lo cual es útil para tareas de conversión de contenido. Esta guía forma parte de nuestro Herramientas de Documentación en 2026: Markdown, LaTeX, PDF y Flujos de Trabajo de Impresión hub.
¿Qué modo de investigación de IA se adapta a su tarea?
Cursor AI frente a GitHub Copilot frente a Cline AI frente a...
Enumeraré aquí algunas herramientas de codificación asistidas por IA y Asistentes de Codificación con IA y sus aspectos positivos.
Lista breve de proveedores de LLM
El uso de LLMs no es muy costoso, podría no haber necesidad de comprar una nueva GPU impresionante. Aquí hay una lista si proveedores de LLM en la nube con LLMs que alojan.
Ollama en CPU de Intel: núcleos eficientes vs. de rendimiento
Tengo una teoría que quiero probar: ¿utilizar todos los núcleos en un procesador Intel aumentaría la velocidad de los LLMs? Me molesta que el nuevo modelo gemma3 de 27 bits (gemma3:27b, 17 GB en ollama) no entre en los 16 GB de VRAM de mi GPU, y se ejecute parcialmente en el CPU.
La IA requiere mucha potencia...
En medio del caos del mundo moderno aquí estoy comparando especificaciones técnicas de diferentes tarjetas adecuadas para tareas de IA (Deep Learning, Detección de Objetos y LLMs). Aunque todas son increíblemente caras.
