¿Implementando RAG? Aquí tienes algunos fragmentos de código en Go - 2...
Dado que Ollama estándar no tiene una API de reranking directa, necesitará implementar reranking usando Qwen3 Reranker en GO generando embeddings para pares de consulta-documento y puntuándolos.
qwen3 8b, 14b y 30b, devstral 24b, mistral small 24b
En este test estoy comparando cómo diferentes LLMs alojados en Ollama traducen una página Hugo en inglés al alemán.
¿Implementando RAG? Aquí tienes algunos fragmentos de código en Golang.
Este pequeño ejemplo de código Go para reranking que llama a Ollama para generar embeddings se utiliza para la consulta y para cada documento candidato, y luego ordena de forma descendente por similitud coseno.
Nuevos modelos de LLM impresionantes disponibles en Ollama
Los modelos Qwen3 Embedding y Reranker son los últimos lanzamientos de la familia Qwen, diseñados específicamente para tareas avanzadas de incrustación de texto, recuperación y reordenamiento.
¿Piensa en instalar una segunda GPU para LLMs?
¿Cómo afectan los canales PCIe al rendimiento de los LLM?? Dependiendo de la tarea. Para el entrenamiento y la inferencia con múltiples GPUs, la caída de rendimiento es significativa.
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. Esta guía forma parte de nuestro Herramientas de Documentación en 2026: Markdown, LaTeX, PDF y Flujos de Trabajo de Impresión hub.
¿Qué modo de investigación de IA se adapta a su tarea?
Cursor AI frente a GitHub Copilot frente a Cline AI frente a...
Enumeraré aquí algunas herramientas de codificación asistidas por IA y Asistentes de Codificación con IA y sus aspectos positivos.
Lista breve de proveedores de LLM
El uso de LLMs no es muy costoso, podría no haber necesidad de comprar una nueva GPU impresionante. Aquí hay una lista si proveedores de LLM en la nube con LLMs que alojan.
Ollama en CPU de Intel: núcleos eficientes vs. de rendimiento
Tengo una teoría que quiero probar: ¿utilizar todos los núcleos en un procesador Intel aumentaría la velocidad de los LLMs? Me molesta que el nuevo modelo gemma3 de 27 bits (gemma3:27b, 17 GB en ollama) no entre en los 16 GB de VRAM de mi GPU, y se ejecute parcialmente en el CPU.
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, Detección de Objetos y LLMs). Aunque todas son increíblemente caras.
Comprende la concurrencia y la cola de Ollama, y aprende a ajustar OLLAMA_NUM_PARALLEL para solicitudes paralelas estables.
Esta guía explica cómo Ollama maneja las solicitudes paralelas (concurrencia, colas y límites de recursos), y cómo ajustarlo utilizando la variable de entorno OLLAMA_NUM_PARALLEL (y otros parámetros relacionados).
Codificación asistida por IA donde describes, no escribes.
Programación con “vibe” es un enfoque de programación impulsado por IA donde los desarrolladores describen la funcionalidad deseada en lenguaje natural y dejan que las herramientas de IA generen el código automáticamente, con una escritura directa mínima.
Comparando dos modelos deepseek-r1 con dos modelos base
DeepSeek’s primer generación de modelos de razonamiento con un rendimiento comparable al de OpenAI-o1, incluyendo seis modelos densos destilados de DeepSeek-R1 basados en Llama y Qwen.
Lista de comandos de Ollama actualizada: ls, ps, run, serve, etc.
Esta hoja de trucos de la CLI de Ollama se centra en los comandos que usas a diario (ollama ls, ollama serve, ollama run, ollama ps, gestión de modelos y flujos de trabajo comunes), con ejemplos que puedes copiar y pegar.
Siguiente ronda de pruebas de LLM
No hace mucho tiempo se lanzó. Vamos a ponernos al día y pruebe cómo se comporta Mistral Small en comparación con otros LLMs.
