LLM Hosting

Ollama y llama.cpp a menudo se comparan como si fueran motores de inferencia rivales. La elección real es entre un servicio de modelos gestionado y un conjunto de herramientas que operas directamente.

ROCm y Vulkan aceleran tanto las GPU de AMD para el alojamiento local de LLM, pero no son intercambiables. La elección correcta depende del motor, la GPU y la carga de trabajo.

Cada llamada a una API se siente como una transacción simple… hasta que se acumulan tantas que tus datos de afinamiento, tus arneses de evaluación y tus esquemas de herramientas quedan moldeados en torno a un solo proveedor, y cambiar deja de ser un simple cambio de ruteo.

Ollama es una de las formas más sencillas de ejecutar un modelo de lenguaje local, pero la comodidad puede ocultar el momento en que un experimento local se convierte en un servicio de inferencia compartido que necesita una mejor planificación y observabilidad.

Modo router de llama.cpp es uno de los cambios más útiles en llama-server en años. Finalmente ofrece a los operadores de LLM locales una experiencia de gestión de modelos cercana a la que las personas esperan de Ollama, manteniendo al mismo tiempo el rendimiento bruto y el control a bajo nivel que hacen que llama.cpp valga la pena usarlo en primer lugar.

Durante mucho tiempo, llama.cpp tuvo una limitación flagrante:
solo se podía servir un modelo por proceso, y cambiar de modelo implicaba un reinicio.

Vane es una de las entradas más pragmáticas en el espacio de “búsqueda de IA con citas”: un motor de respuestas autoalojado que combina la recuperación en tiempo real de la web con LLMs locales o en la nube, manteniendo toda la pila bajo tu control.

Text Generation Inference (TGI) tiene una energía muy específica. No es el último en llegar en la calle de la inferencia, pero es el que ya aprendió cómo se rompen las cosas en producción -

Ollama funciona mejor cuando se trata como un demonio local: la CLI y sus aplicaciones se comunican con una API HTTP de bucle local, y el resto de la red nunca descubre su existencia.

Ollama funciona muy bien en hardware sin intermediarios (bare metal). Se vuelve aún más interesante cuando lo tratas como un servicio: un punto de conexión estable, versiones fijas, almacenamiento persistente y una GPU que está disponible o no está.

Ejecutar Ollama detrás de un proxy inverso es la forma más sencilla de obtener HTTPS, control de acceso opcional y un comportamiento de transmisión predecible.

SGLang es un marco de servicio de alto rendimiento para grandes modelos de lenguaje y modelos multimodales, diseñado para ofrecer inferencia de baja latencia y alto rendimiento en todo, desde una sola GPU hasta clústeres distribuidos.

Pronto estarás gestionando vLLM, llama.cpp y más—cada pila en su propio puerto. Todo lo que hay aguas abajo sigue requiriendo una única URL base /v1; de lo contrario, seguirás intercambiando puertos, perfiles y scripts de un solo uso. llama-swap es el proxy /v1 que se sitúa antes de esas pilas.

LocalAI es un servidor de inferencia autohospedado y local-first diseñado para comportarse como una API de OpenAI de reemplazo directo para ejecutar cargas de trabajo de IA en tu propio hardware (portátil, estación de trabajo o servidor local).

llama.cpp es un motor de inferencia en C/C++ para modelos GGUF: llama-cli para chat interactivo, llama-completion para prompts guiados por guion, y llama-server para una API HTTP compatible con OpenAI.

El autoalojamiento de modelos de lenguaje grandes (LLM) mantiene los datos, los modelos y la inferencia bajo su control: una vía práctica hacia la soberanía de la IA para equipos, empresas y naciones.