La IA requiere mucha potencia...
En medio del caos del mundo moderno aquí estoy comparando especificaciones técnicas de diferentes tarjetas adecuadas para tareas de IA
(Deep Learning,
Deteción de objetos
y LLMs).
Aunque todas son increíblemente caras.
Configurando ollama para la ejecución de solicitudes en paralelo.
Cuando el servidor Ollama recibe dos solicitudes al mismo tiempo, su comportamiento depende de su configuración y de los recursos del sistema disponibles.
¿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.
Comparando dos modelos deepseek-r1 con dos modelos base
El primer generación de modelos de razonamiento de DeepSeek con un rendimiento comparable al de OpenAI-o1, incluyendo seis modelos densos destilados de DeepSeek-R1 basados en Llama y Qwen.
Compilé esta lista de comandos de Ollama hace algún tiempo...
Aquí está la lista y ejemplos de los comandos más útiles de Ollama (cheat sheet de comandos de Ollama) Los compilé hace algún tiempo. Espero que también sea útil para ti.
Siguiente ronda de pruebas de LLM
Hace poco fue lanzado. Vamos a ponernos al día y
testeamos cómo se comporta Mistral Small en comparación con otros LLMs.
Un código en Python para el reordenamiento de RAG
Novedoso modelo de IA para generar imágenes a partir de texto
Recientemente, Black Forest Labs publicó un conjunto de modelos de IA de texto a imagen. Estos modelos se dicen que tienen una calidad de salida mucho mayor. Probémoslos
Comparando dos motores de búsqueda de IA autohospedados
La comida deliciosa también es un placer para los ojos.
Pero en este post compararemos dos sistemas de búsqueda basados en IA, Farfalle y Perplexica.
¿Ejecutando un servicio estilo copilot localmente? ¡Fácil!
¡Eso es muy emocionante! En lugar de llamar a copilot o perplexity.ai y contarle al mundo entero qué es lo que buscas, ahora puedes alojar un servicio similar en tu propio PC o laptop.
No hay tantas opciones, pero aún así...
Cuando empecé a experimentar con LLMs, las interfaces de usuario para ellos estaban en desarrollo activo y ahora algunas de ellas son realmente buenas.
Prueba de detección de falacias lógicas
Recientemente hemos visto la liberación de varios nuevos LLMs. Tiempo emocionante. Vamos a probar y ver cómo se desempeñan al detectar falacias lógicas.
Requiere algún experimento pero
Aún así, existen algunos enfoques comunes para escribir buenos prompts de manera que los modelos de lenguaje no se confundan al intentar entender lo que deseas.
8 versiones de llama3 (Meta+) y 5 versiones de phi3 (Microsoft) LLM
Probando cómo se comportan los modelos con diferentes números de parámetros y cuantización.
Los archivos del modelo LLM de Ollama ocupan mucho espacio.
Después de instalar ollama, es mejor reconfigurar ollama para que los almacene en un nuevo lugar de inmediato. Así, después de que descarguemos un nuevo modelo, no se descargará en el lugar antiguo.
