Reduzca los costos de los modelos de lenguaje grande en un 80% con una optimización inteligente de tokens
La optimización de tokens es la habilidad crítica que separa las aplicaciones de LLM eficientes económicamente de experimentos que consumen presupuesto.
Construya servidores MCP para asistentes de IA con ejemplos en Python
El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) está revolucionando la forma en que los asistentes de IA interactúan con fuentes de datos externas y herramientas. En esta guía, exploraremos cómo construir servidores MCP en Python, con ejemplos centrados en las capacidades de búsqueda en la web y raspado.
Disponibilidad, precios minoristas reales en seis países y comparación con Mac Studio.
NVIDIA DGX Spark es real, disponible para la venta el 15 de octubre de 2025, y está dirigido a desarrolladores de CUDA que necesitan realizar trabajo local con LLM con una pila de IA integrada de NVIDIA. Precio de venta al por mayor en EE. UU. $3,999; el precio de venta al por menor en Reino Unido/DE/JP es más alto debido al IVA y al canal. Los precios públicos en AUD/KRW aún no están ampliamente publicados.
Integre Ollama con Go: guía del SDK, ejemplos y mejores prácticas para producción.
Este guía proporciona una visión general completa de los disponibles SDKs de Go para Ollama y compara sus conjuntos de características.
Comparando la velocidad, parámetros y rendimiento de estos dos modelos
Aquí hay una comparación entre Qwen3:30b y GPT-OSS:20b enfocada en el seguimiento de instrucciones y parámetros de rendimiento, especificaciones y velocidad:
Ejemplos Específicos Utilizando Modelos de Lenguaje Pensantes
En este artículo, exploraremos dos formas de conectar su aplicación Python con Ollama: 1. A través del API REST HTTP; 2. A través de la biblioteca oficial de Ollama para Python.
No muy agradable.
Los modelos GPT-OSS de Ollama tienen problemas recurrentes al manejar salidas estructuradas, especialmente cuando se usan con marcos como LangChain, OpenAI SDK, vllm y otros.
Las APIs ligeramente diferentes requieren un enfoque especial.
Aquí tienes una comparación de soporte lado a lado de salida estructurada (obtener JSON confiable) entre proveedores populares de LLM, más ejemplos mínimos en Python
Un par de formas de obtener salida estructurada de Ollama
Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) son poderosos, pero en producción raramente queremos párrafos libres. En su lugar, queremos datos predecibles: atributos, hechos u objetos estructurados que puedas alimentar en una aplicación. Eso es Salida Estructurada de LLM.
Descripción, lista de comandos de planes y atajos de teclado
Aquí tienes una hoja de trucos actualizada de GitHub Copilot, que cubre atajos esenciales, comandos, consejos de uso y características de contexto para Visual Studio Code y Copilot Chat
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 hay algunos fragmentos de código en Go - 2...
Dado que el Ollama estándar no tiene una API de rerank directa, tendrás que implementar reranking usando Qwen3 Reranker en GO generando embeddings para pares de consulta y documentos y calificándolos.
Implementando RAG? Aquí hay algunos fragmentos de código en Golang...
Este pequeño Ejemplo de código Go para reranking llama a Ollama para generar embeddings para la consulta y para cada documento candidato, luego ordenando de forma descendente por similitud coseno.
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.
¿Qué es este atractivo codificación asistida por IA?
Vibe coding es un enfoque de programación impulsado por IA donde los desarrolladores describen la funcionalidad deseada en lenguaje natural, permitiendo que las herramientas de IA generen código automáticamente.
