AI

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.

La mayoría de las configuraciones de IA local comienzan de la misma manera: un modelo, un entorno de ejecución y una interfaz de chat.

OpenClaw es un asistente de IA autoalojado diseñado para ejecutarse con entornos de ejecución de LLM locales como Ollama o con modelos basados en la nube como Claude Sonnet.

Los sistemas de LLM fallan de maneras que la monitorización de APIs tradicional no puede detectar: las colas se llenan en silencio, la memoria de la GPU se satura mucho antes de que la CPU parezca estar ocupada, y la latencia se dispara en la capa de agrupamiento (batching) en lugar de en la capa de aplicación.

Production-focused guide to building RAG systems: chunking, vector stores, hybrid retrieval, reranking, evaluation, and when to choose RAG over fine-tuning.

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.

A performance engineering hub for running LLMs efficiently: runtime behavior, bottlenecks, benchmarks, and the real constraints that shape throughput and latency.

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.

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El ecosistema de Go continúa prosperando con proyectos innovadores que abarcan herramientas de IA, aplicaciones autohospedadas y infraestructura para desarrolladores. Este análisis examina los repositorios de Go más trending en GitHub de este mes.

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vLLM es un motor de inferencia y servicio de alto rendimiento y eficiente en memoria para Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) desarrollado por el Sky Computing Lab de la UC Berkeley.