Controla los datos y los modelos con LLMs autohospedados
Autogestión de LLMs mantiene los datos, modelos e inferencia bajo su control: un camino práctico hacia la soberanía en IA para equipos, empresas y naciones. Aquí: qué es la soberanía en IA, qué aspectos y métodos se utilizan para construirla, cómo la autogestión de LLMs encaja en ello, cómo los países abordan el desafío.
Prueba de velocidad de LLM en RTX 4080 con 16 GB de VRAM
Ejecutar modelos de lenguaje grandes localmente te brinda privacidad, capacidad para trabajar sin conexión y cero costos de API. Este benchmark revela exactamente lo que se puede esperar de 9 populares LLMs en Ollama en una RTX 4080.
Repositorios de Go trending de enero de 2026
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.
Alternativa de ChatGPT autohospedada para modelos de lenguaje local
Open WebUI es una poderosa, extensible y rica en características interfaz web autogestionada para interactuar con modelos de lenguaje grandes.
Precios reales en AUD de retailers australianos ahora
El
NVIDIA DGX Spark
(GB10 Grace Blackwell) ahora está
disponible en Australia
en principales retailers de PC con stock local.
Si has estado siguiendo la
disponibilidad y precios globales del DGX Spark,
te interesará saber que los precios en Australia van desde $6,249 a $7,999 AUD según la configuración de almacenamiento y el retailer.
Pruebas de Cognee con LLMs locales - resultados reales
Cognee es un marco de Python para construir grafos de conocimiento a partir de documentos utilizando LLMs. ¿Pero funciona con modelos autohospedados?
Salida de LLM tipo segura con BAML e Instructor
Cuando se trabaja con Modelos de Lenguaje Grande en producción, obtener salidas estructuradas y seguras en cuanto al tipo es crítico.
Dos marcos populares — BAML y Instructor — toman enfoques diferentes para resolver este problema.
Reflexiones sobre LLMs para Cognee autohospedado
Elegir el Mejor LLM para Cognee requiere equilibrar la calidad de construcción de gráficos, las tasas de alucinación y las restricciones de hardware.
Cognee destaca al utilizar modelos grandes con baja alucinación (32B+) mediante Ollama, pero las opciones de tamaño medio funcionan para configuraciones más ligeras.
Construya agentes de búsqueda de IA con Python y Ollama
La biblioteca de Python de Ollama ahora incluye capacidades nativas de búsqueda web de OLLama. Con solo unas pocas líneas de código, puedes mejorar tus LLMs locales con información en tiempo real desde la web, reduciendo las alucinaciones e incrementando la precisión.
Construya agentes de búsqueda de IA con Go y Ollama
La API de búsqueda web de Ollama le permite mejorar los LLM locales con información en tiempo real de la web. Esta guía le muestra cómo implementar capacidades de búsqueda web en Go, desde llamadas simples a la API hasta agentes de búsqueda completos.
Domine la implementación local de LLM con más de 12 herramientas comparadas
Despliegue local de LLMs ha adquirido mayor popularidad a medida que los desarrolladores y las organizaciones buscan mayor privacidad, menor latencia y un mayor control sobre su infraestructura de IA.
Implemente inteligencia artificial empresarial en hardware de presupuesto con modelos abiertos
La democratización de la IA está aquí. Con LLMs de código abierto como Llama 3, Mixtral y Qwen ahora rivales de modelos propietarios, los equipos pueden construir una poderosa infraestructura de IA usando hardware de consumo - reduciendo costos mientras se mantiene el control total sobre la privacidad de los datos y la implementación.
Resultados de benchmarks de GPT-OSS 120b en tres plataformas de IA
Investigué algunos interesantes tests de rendimiento del modelo GPT-OSS 120b ejecutándose en Ollama en tres plataformas diferentes: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio y RTX 4080. El modelo GPT-OSS 120b del repositorio Ollama tiene un tamaño de 65 GB, lo que significa que no cabe en los 16 GB de VRAM de una RTX 4080 (ni en la más reciente RTX 5080).
Compare Docker Model Runner y Ollama para LLM local
Running large language models (LLMs) locally ha ganado popularidad en los últimos tiempos por razones de privacidad, control de costos y capacidades fuera de línea. El panorama cambió significativamente en abril de 2025 cuando Docker introdujo Docker Model Runner (DMR), su solución oficial para la implementación de modelos de IA.
