Guía técnica sobre cómo funcionan los LLM localmente: tokens, transformers, atención, caché KV, prefill y decodificación. Fundamentos esenciales para ejecutar IA local en 2026.
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.
Tu Primer Setup con LM Studio y Open WebUI
Guía para montar un entorno de IA local en 2026 usando LM Studio y Open WebUI, desde elegir hardware hasta configurar modelos GGUF, el servidor de inferencia y la interfaz para probar rendimiento y privacidad.
IA Local en 2026: LM Studio, llama.cpp y LLMs Open Source
IA Local en 2026. LM Studio, Ollama, llama.cpp. Modelos open source como Qwen3.6, Gemma 4 y requisitos de hardware.