Los modelos de lenguaje no piensan antes de escribir: Generan token por token. Los parámetros de generación determinan cómo elige entre miles de posibilidades en cada paso.
Casos de Uso Avanzados: RAG, Agentes y Fine-tuning
Guía técnica sobre casos de uso avanzados de LLM locales: RAG, agentes con herramientas, fine-tuning con LoRA/QLoRA, modelos multimodales y programación con IA local.
Ejecución Local de LLM: Runtimes, Operación y Cuantización
Guía completa sobre ejecución local de LLM en 2026: runtimes (llama.cpp, vLLM, SGLang), cuantización (Q4-Q8), formatos de archivo (GGUF, safetensors), selección de modelos y operaciones.
Cómo piensan los LLM: Fundamentos de Inferencia
Guía técnica sobre cómo funcionan los LLM localmente: tokens, transformers, atención, caché KV, prefill y decodificación. Fundamentos esenciales para ejecutar IA local en 2026.
Motores de Inferencia para LLMs y Hardware de IA Local
Motores de inferencia para LLMs en 2026: guia completa de llama.cpp, vLLM, TensorRT-LLM, SGLang, ExLlamaV3, MLX y TGI. Como elegir el motor correcto segun tu hardware y carga de trabajo.
Ancho de banda de memoria para IA local
El rendimiento de la IA local depende más del ancho de banda de memoria que de los FLOPs. La velocidad a la que los pesos viajan desde la VRAM hacia la GPU determina los tokens por segundo y el rendimiento real de los modelos.