La inferencia de LLM parece ser “solo otra API” hasta que se producen picos de latencia, las colas se saturan y tus GPUs se mantienen al 95% de uso de memoria sin una explicación obvia.
Strategic guide to hosting large language models locally with Ollama, llama.cpp, vLLM, or in the cloud. Compare tools, performance trade-offs, and cost considerations.
vLLM es un motor de inferencia y servicio de alto rendimiento y eficiente en memoria para Modelos de Lenguaje Grandes (LLM), desarrollado por el Laboratorio de Computación Sky de la Universidad de California, Berkeley.
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: