DESPLIEGUE LOCAL DEL PROGRAMA LLM (Spanish Edition) : La guía completa para desarrolladores sobre cómo crear, entrenar y ejecutar sistemas de IA de código abierto privados sin conexión.
Sprache: Spanisch
Verlag: Independently Published Jul 2026, 2026
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Neuware - ¿Qué ocurre cada vez que envías una solicitud a un modelo de IA en la nube Tus datos más sensibles pasan a un proveedor externo, aceptas costos de uso impredecibles y dependes de modelos que pueden cambiar o dejar de estar disponibles sin previo avisoLocal LLM Deployment es la guía práctica y definitiva para implementar grandes modelos de lenguaje (LLM) en tu propia infraestructura, con privacidad total, funcionamiento sin conexión y control absoluto de tus sistemas de IA. Diseñado para desarrolladores, ingenieros de IA, profesionales de DevOps, administradores de sistemas y arquitectos empresariales, este libro te muestra cómo crear soluciones de IA listas para producción sin depender de servicios en la nubeEn este libro aprenderás a: - Elegir entre los formatos GGUF, AWQ y EXL2 según tu hardware y tus necesidades de rendimiento- Calcular con precisión la VRAM necesaria para evitar errores de memoria y optimizar el uso de la GPU- Implementar Ollama, LM Studio, LocalAI y vLLM para ejecutar modelos locales de forma eficiente- Construir un pipeline RAG completamente local con ChromaDB, Qdrant y modelos de embeddings sin conexión- Realizar fine-tuning de modelos mediante QLoRA, LoRA, Axolotl y LLaMA-Factory- Diseñar sistemas multiagente con enrutamiento inteligente, llamadas a funciones y flujos de trabajo avanzados- Proteger entornos privados y despliegues empresariales mediante buenas prácticas de seguridad- Supervisar, escalar y optimizar el rendimiento con Prometheus, Grafana y balanceo de carga entre múltiples GPUEste no es un libro sobre ingeniería de prompts ni una introducción básica a los chatbots. Es un manual técnico orientado a la implementación real de infraestructuras de IA locales, pensado para quienes desean comprender, controlar y mantener sus propios modelos de lenguajeAdemás, incluye recursos prácticos como: - Una calculadora de VRAM- Una guía para diagnosticar y solucionar errores frecuentes de entrenamiento- Un glosario de los conceptos esenciales de la IA modernaSi deseas ejecutar LLM de forma privada, reducir costos, proteger tus datos y construir una infraestructura de IA totalmente bajo tu control, este libro te proporcionará los conocimientos y las herramientas necesarias para lograrloEmpieza hoy mismo a desplegar tus propios modelos de IA con confianza.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9798185364055
- Titel
- DESPLIEGUE LOCAL DEL PROGRAMA LLM (Spanish Edition) : La guía completa para desarrolladores sobre cómo crear, entrenar y ejecutar sistemas de IA de código abierto privados sin conexión.
- Autor
- Erik Volkmann
- Verlag
- Independently Published Jul 2026
- Erscheinungsjahr
- 2026
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Spanisch
- ISBN-13
- 9798185364055
- Artikelgewicht
- 375 Gramm
- Abmessungen
- 279x216x8 mm
Tus datos más sensibles pasan a un proveedor externo, aceptas costos de uso impredecibles y dependes de modelos que pueden cambiar o dejar de estar disponibles sin previo aviso
Local LLM Deployment es la guía práctica y definitiva para implementar grandes modelos de lenguaje (LLM) en tu propia infraestructura, con privacidad total, funcionamiento sin conexión y control absoluto de tus sistemas de IA. Diseñado para desarrolladores, ingenieros de IA, profesionales de DevOps, administradores de sistemas y arquitectos empresariales, este libro te muestra cómo crear soluciones de IA listas para producción sin depender de servicios en la nube
En este libro aprenderás a:
- Elegir entre los formatos GGUF, AWQ y EXL2 según tu hardware y tus necesidades de rendimiento
- Calcular con precisión la VRAM necesaria para evitar errores de memoria y optimizar el uso de la GPU
- Implementar Ollama, LM Studio, LocalAI y vLLM para ejecutar modelos locales de forma eficiente
- Construir un pipeline RAG completamente local con ChromaDB, Qdrant y modelos de embeddings sin conexión
- Realizar fine-tuning de modelos mediante QLoRA, LoRA, Axolotl y LLaMA-Factory
- Diseñar sistemas multiagente con enrutamiento inteligente, llamadas a funciones y flujos de trabajo avanzados
- Proteger entornos privados y despliegues empresariales mediante buenas prácticas de seguridad
- Supervisar, escalar y optimizar el rendimiento con Prometheus, Grafana y balanceo de carga entre múltiples GPU
Además, incluye recursos prácticos como:
- Una calculadora de VRAM
- Una guía para diagnosticar y solucionar errores frecuentes de entrenamiento
- Un glosario de los conceptos esenciales de la IA moderna
Empieza hoy mismo a desplegar tus propios modelos de IA con confianza
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