Aprende a depurar errores de GPU y VRAM en PyTorch, optimizar pipelines RAG de alta precisión, servir modelos locales de latencia mínima y recortar hasta un 70% tu factura de inferencia.
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Optimización de memoria VRAM, resolución de errores CUDA OOM, cuantización FP8/AWQ y benchmarks vLLM vs TGI.
Chunking semántico, reranking neuronal con BGE/ColBERT, embeddings multilingües y bases de datos vectoriales.
Despliegues autosuficientes con Ollama y vLLM en servidores Linux, deepseek-r1 y reducción de latencia TTFT.
Ajuste fino de modelos abiertos con LoRA, QLoRA, optimizadores de memoria Unsloth y evaluación de pesos.
Flujos multi-agente con LangGraph, CrewAI, llamadas a herramientas (function calling) y structured outputs.
Comparativas de costes GPU en cloud, auditorías de seguridad contra prompt injection y caché semántico.
Para solucionar el error 'CUDA out of memory' en PyTorch al trabajar con LLMs: 1) Reduce el batch size físico a 1 o 2 e implementa Gradient Accumulation; 2) Act...
La elección entre GGUF, EXL2 y AWQ depende estrictamente de tu hardware y caso de uso: 1) GGUF es el estándar para arquitecturas heterogéneas (CPU + GPU offload...
Tanto vLLM como TGI son motores de inferencia de nivel de producción de primer orden, pero sus fortalezas responden a prioridades arquitectónicas distintas: 1) ...
Mostrando 20 artículos técnicos
Guía técnica para resolver el error 'CUDA out of memory' en PyTorch con LLMs. Aprende a gestionar VRAM, cuantización 4-bit, Gradient Checkpointing y FlashAttention.
Análisis exhaustivo de formatos de cuantización para LLMs: GGUF (llama.cpp), EXL2 (ExLlamaV2) y AWQ (vLLM). Benchmarks de perplejidad, VRAM y velocidad.
Comparativa técnica entre vLLM y TGI (Hugging Face). Analizamos PagedAttention, Continuous Batching, latencia TTFT, concurrencia de tokens y despliegue Docker.
Técnicas avanzadas para minimizar el Time To First Token (TTFT) en aplicaciones de IA generativa: KV-cache prefill, chunked prefill, speculative decoding y CDN.
Guía completa para desplegar DeepSeek-R1 en tu propio servidor o PC: Requisitos de VRAM para versiones 1.5B, 7B, 14B, 32B, 70B y 671B con Ollama y vLLM.
Comparativa técnica entre RAG (Retrieval-Augmented Generation) y Fine-Tuning de LLMs. Descubre cuándo usar cada arquitectura según costes, actualización y precisión.
Domina el chunking semántico, ventanas deslizantes, parent-document retrieval y modelos de embeddings (text-embedding-3, BGE, Voyage) para optimizar sistemas RAG.
Aprende a integrar Cross-Encoders y Re-Rankers (Cohere Rerank 3, BGE-Reranker-Large) en pipelines RAG en dos fases para eliminar ruido y aumentar la relevancia.
Guía completa para auditar sistemas RAG en producción: Métricas de Fidelidad (Faithfulness), Relevancia de Respuesta y Recall de Contexto con RAGAS y TruLens.
Comparativa técnica entre Qdrant, Milvus, pgvector y ChromaDB. Rendimiento HNSW, latencia QPS, consumo de RAM, filtrado de metadatos y escalabilidad.
Guía paso a paso para desplegar Ollama en Ubuntu Server con GPU NVIDIA: Servicio systemd, proxy inverso Nginx con SSL, autenticación API y firewall UFW.
Aprende a implementar Function Calling y Tool Use determinista en modelos locales Open Source (Llama 3.1, Mistral, Qwen 2.5) con Python y Pydantic.
Análisis técnico de la ventana de contexto en LLMs. Descubre por qué 1M tokens no garantiza retención y cómo mitigar el sesgo Lost in the Middle con benchmarks NIAH.
Aprende a entrenar LLMs (Llama 3, Mistral) con LoRA y QLoRA usando Unsloth. Acelera el entrenamiento 2x-5x y reduce el consumo de memoria VRAM hasta un 80%.
Aprende a usar DSPy (Stanford) para compilar y optimizar prompts y pesos de LLMs algorítmicamente. Di adiós al prompt engineering artesanal de prueba y error.
Comparativa técnica entre LangGraph y CrewAI. Grafos dirigidos con estado, persistencia de memoria, loops de corrección y colaboración multi-agente en producción.
Aprende a forzar salidas JSON válidas al 100% en LLMs con Outlines, Instructor y Pydantic. Guía de gramáticas BNF, Guided Decoding y eliminación de errores de parseo.
Aprende a implementar un Caché Semántico para LLMs con Redis y GPTCache. Intercepta preguntas similares, reduce la factura un 70% y baja la latencia a menos de 10 ms.
Guía técnica de ciberseguridad para aplicaciones de IA. Aprende a neutralizar la inyección de instrucciones y fugas de datos usando NeMo Guardrails y Llama Guard 3.
Análisis técnico de la arquitectura Mamba y State Space Models (SSM). Descubre cómo logran inferencia 5x más rápida y memoria lineal O(N) frente a Transformers.
