Acelere FLUX.1-dev con cuantización GGUF
FLUX.1-dev es un modelo poderoso de generación de imágenes a partir de texto que produce resultados asombrosos, pero su requisito de memoria de 24GB+ hace que sea difícil de ejecutar en muchos sistemas. GGUF quantization of FLUX.1-dev ofrece una solución, reduciendo el uso de memoria en aproximadamente un 50% mientras se mantiene una excelente calidad de imagen.
Modelo de IA para aumentar imágenes con instrucciones de texto
Black Forest Labs ha lanzado FLUX.1-Kontext-dev, un avanzado modelo de inteligencia artificial de imagen a imagen que mejora imágenes existentes mediante instrucciones de texto.
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.
Arquitectura orientada a eventos con AWS Kinesis para escalabilidad
AWS Kinesis se ha convertido en un pilar fundamental para la construcción de arquitecturas de microservicios impulsados por eventos, permitiendo el procesamiento de datos en tiempo real a gran escala con un mínimo de sobrecarga operativa.
Pruebas en Python con pytest, TDD, mocking y coverage
La prueba unitaria asegura que tu código en Python funcione correctamente y continúe funcionando a medida que evolucione tu proyecto. Esta guía completa cubre todo lo que necesitas saber sobre pruebas unitarias en Python, desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas.
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.
Python para convertir HTML en Markdown limpio y listo para LLM
Convertir HTML a Markdown es una tarea fundamental en los flujos de trabajo de desarrollo modernos, especialmente cuando se prepara contenido web para Modelos de Lenguaje Grande (LLMs), sistemas de documentación o generadores de sitios estáticos como Hugo. Esta guía forma parte de nuestro Herramientas de Documentación en 2026: Markdown, LaTeX, PDF y Flujos de Trabajo de Impresión centro.
Cree entornos de desarrollo consistentes, portables y reproducibles usando Dev Containers.
Los desarrolladores a menudo enfrentan el dilema “funciona en mi máquina” debido a desacuerdos en dependencias, versiones de herramientas o diferencias en el sistema operativo.
Dev Containers en Visual Studio Code (VS Code) resuelven esto elegantemente — permitiendo desarrollar dentro de un entorno contenedorizado configurado específicamente para su proyecto.
Ejemplo paso a paso
Aquí tenemos un ejemplo de Lambda en Python para procesador de mensajes SQS + API REST con protección mediante clave API + Terraform script para desplegarlo en ejecución sin servidor.
+ Ejemplos Específicos Utilizando LLMs de Pensamiento
En este post, exploraremos dos formas de conectar tu aplicación Python a Ollama: 1. A través de HTTP REST API; 2. A través de la biblioteca oficial de Python de Ollama.
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.
Usando pandoc, python o herramientas en línea para la conversión a MD
Convertir documentos Word a Markdown es una tarea muy común para escritores técnicos, desarrolladores y creadores de contenido que desean mover su contenido a plataformas con Markdown (como GitHub, GitLab, generadores de sitios estáticos como Hugo). Esta guía forma parte de nuestro Herramientas de Documentación en 2026: Markdown, LaTeX, PDF y Flujos de Trabajo de Impresión hub.
Y desplegando un nuevo bot de Telegram en AWS
Aquí están mis notas con un tutorial paso a paso sobre cómo implementar y desplegar en AWS un bot de Telegram. He incluido un inicio rápido (polling largo) y un camino listo para producción (webhooks), con ejemplos en Python y Node.js.
Herramienta útil para la ingeniería de plataforma en AWS
El AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) es un marco que permite definir y provisionar infraestructura en la nube utilizando lenguajes de programación familiares como TypeScript, Python, Java y Go.
Buen framework para ETS/MLOPS con Python
Apache Airflow es una plataforma de código abierto diseñada para autorizar, programar y monitorear flujos de trabajo de forma programática, completamente en código Python, ofreciendo una alternativa flexible y poderosa a las herramientas tradicionales, manuales o basadas en interfaz de usuario para flujos de trabajo.
