Self-Hosting

Oh My Opencode transforma OpenCode en un andamio de codificación multiagente: un orquestador delega el trabajo a agentes especialistas que se ejecutan en paralelo.

He probado cómo funciona OpenCode con varios LLM alojados localmente en Ollama y llama.cpp, y para comparar, he añadido algunos modelos gratuitos de OpenCode Zen.

El mayor salto de capacidad en OpenCode proviene de los agentes especializados: la separación deliberada de la orquestación, la planificación, la ejecución y la investigación.

OpenHands es una plataforma de código abierto e agnóstica a modelos para agentes de desarrollo de software impulsados por IA. Permite que un agente se comporte más como un compañero de codificación que como una simple herramienta de autocompletado.

LocalAI es un servidor de inferencia autohospedado y local-first diseñado para comportarse como una API de OpenAI de reemplazo directo para ejecutar cargas de trabajo de IA en tu propio hardware (portátil, estación de trabajo o servidor local).

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.

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.

AWS S3 sigue siendo la línea base “por defecto” para el almacenamiento de objetos: es completamente gestionado, fuertemente consistente y diseñado para ofrecer una durabilidad y disponibilidad extremadamente altas. Garage y MinIO son alternativas autoalojadas compatibles con S3: Garage está diseñado para clusters pequeños a medianos, livianos y geodistribuidos, mientras que MinIO enfatiza una amplia cobertura de funciones de la API de S3 y un alto rendimiento en despliegues más grandes.

Garage es un sistema de almacenamiento de objetos compatible con S3, de código abierto y autohospedado, diseñado para despliegues pequeños a medianos, con un fuerte énfasis en la resiliencia y la distribución geográfica.

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.

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.

Ejecutar grandes modelos de lenguaje (LLM) localmente te ofrece privacidad, capacidad de funcionamiento sin conexión y cero costos de API. Esta benchmark revela exactamente lo que se puede esperar de 14 populares LLMs en Ollama en una RTX 4080.

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.

Hoy nos estamos enfocando en las GPUs de consumo de alto nivel y módulos de RAM. Específicamente, me estoy enfocando en precios de RTX-5080 y RTX-5090, y 32GB (2x16GB) DDR5 6000.

Open WebUI es una potente, extensible y completa interfaz web autoalojada para interactuar con modelos de lenguaje de gran escala.

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