Self-Hosting

Usar la API de búsqueda web de Ollama en Python

Usar la API de búsqueda web de Ollama en Python

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.

Ollama vs vLLM vs LM Studio: ¿La mejor forma de ejecutar LLMs localmente en 2026?

Ollama vs vLLM vs LM Studio: ¿La mejor forma de ejecutar LLMs localmente en 2026?

Compare las mejores herramientas de alojamiento de LLM locales en 2026: madurez de la API, soporte de hardware, llamadas a herramientas y casos de uso reales.

Ejecutar LLMs (Modelos de Lenguaje Grandes) de forma local es ahora práctico para desarrolladores, startups e incluso equipos empresariales.
Pero elegir la herramienta correcta — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI u otras — depende de tus objetivos:

Infraestructura de IA en hardware de consumo

Infraestructura de IA en hardware de consumo

Despliegue de IA empresarial en hardware económico con modelos abiertos

La democratización de la IA está aquí. Con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de código abierto como Llama, Mistral y Qwen rivalizando ahora con los modelos propietarios, los equipos pueden construir una infraestructura de IA utilizando hardware de consumo, reduciendo drásticamente los costos mientras mantienen el control total sobre la privacidad de los datos y el despliegue.

Instale y use Grafana en Ubuntu: Guía completa

Instale y use Grafana en Ubuntu: Guía completa

Maestra la configuración de Grafana para monitoreo y visualización

Grafana es la plataforma de código abierto líder para monitoreo y observabilidad, transformando métricas, registros y rastreos en insights accionables mediante visualizaciones impactantes.

Ejecutar FLUX.1-dev GGUF Q8 en Python

Ejecutar FLUX.1-dev GGUF Q8 en Python

Acelere FLUX.1-dev con cuantización GGUF

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.