Alternativa de ChatGPT autohospedada para modelos de lenguaje local
Open WebUI es una poderosa, extensible y rica en características interfaz web autogestionada para interactuar con modelos de lenguaje grandes.
El calendario esencial de tecnología de Melbourne para 2026
La comunidad tecnológica de Melbourne continúa floreciendo en 2026 con una impresionante lista de conferencias, encuentros y talleres que abarcan el desarrollo de software, computación en la nube, IA, ciberseguridad y tecnologías emergentes.
Inferencia rápida de LLM con la API de OpenAI
vLLM es un motor de inferencia y servicio de alto rendimiento y eficiente en memoria para Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) desarrollado por el Laboratorio de Cómputo en la Nube de la Universidad de California en Berkeley.
Domine la extracción de texto de PDF con Python
PDFMiner.six es una poderosa biblioteca de Python para extraer texto, metadatos y información de diseño de documentos PDF.
Domine la automatización del navegador para pruebas y raspado web
Playwright es un poderoso marco moderno de automatización del navegador que revoluciona el raspado web y las pruebas de extremo a extremo.
Guía técnica para la detección de contenido generado por IA
La proliferación de contenido generado por IA ha creado un nuevo desafío: distinguir entre escritura humana auténtica y “IA slop” - texto sintético de baja calidad, producido en masa.
Pruebas de Cognee con LLMs locales - resultados reales
Cognee es un marco de Python para construir grafos de conocimiento a partir de documentos utilizando LLMs. ¿Pero funciona con modelos autohospedados?
Salida de LLM tipo segura con BAML e Instructor
Cuando se trabaja con Modelos de Lenguaje Grande en producción, obtener salidas estructuradas y seguras en cuanto al tipo es crítico.
Dos marcos populares — BAML y Instructor — toman enfoques diferentes para resolver este problema.
Reflexiones sobre LLMs para Cognee autohospedado
Elegir el Mejor LLM para Cognee requiere equilibrar la calidad de construcción de gráficos, las tasas de alucinación y las restricciones de hardware.
Cognee destaca al utilizar modelos grandes con baja alucinación (32B+) mediante Ollama, pero las opciones de tamaño medio funcionan para configuraciones más ligeras.
Patrones de DI en Python para código limpio y fácil de probar
Inyección de dependencias (DI) es un patrón de diseño fundamental que promueve código limpio, testable y mantenible en aplicaciones Python.
Atajos esenciales y comandos mágicos
Jumpstart the productividad de Jupyter Notebook con atajos esenciales, comandos mágicos y consejos de flujo de trabajo que transformarán tu experiencia en ciencia de datos y desarrollo.
Construya agentes de búsqueda de IA con Python y Ollama
La biblioteca de Python de Ollama ahora incluye capacidades nativas de búsqueda web de OLLama. Con solo unas pocas líneas de código, puedes mejorar tus LLMs locales con información en tiempo real desde la web, reduciendo las alucinaciones e incrementando la precisión.
Elige la base de datos vectorial adecuada para tu pila RAG
Elegir el almacén de vectores adecuado puede marcar la diferencia en el rendimiento, el costo y la escalabilidad de tu aplicación RAG. Esta comparación abarca las opciones más populares del 2024-2025.
Domine la calidad del código Python con herramientas modernas de linting
Linters para Python son herramientas esenciales que analizan tu código en busca de errores, problemas de estilo y posibles bugs sin ejecutarlo. Ellos imponen estándares de codificación, mejoran la legibilidad y ayudan a los equipos a mantener bases de código de alta calidad.
Construya canales de IA/ML sólidos con microservicios en Go
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.
Unifique texto, imágenes y audio en espacios de incrustación compartidos
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.
