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IA local, LLMs y aprendizaje

Bienvenido a IA local, LLMs y aprendizaje

IA en local, herramientas, noticias, conceptos y aprendizaje, base de conocimiento personal y pruebas con IA. Sin nube, con tu PC.

Meta 2 minutos de lectura

Este es un blog sobre Inteligencia Artificial: uso en local, herramientas, noticias, conceptos, aprendizaje, base de conocimiento y pruebas con IA. El enfoque es práctico: traerte la IA al escritorio, sin suscripciones y con el hardware que ya tienes.

La mayor parte del contenido sobre IA asume que vas a llamar a una API externa. No tiene nada de malo, pero hay otro camino: ejecutar los modelos en tu propia máquina. La diferencia entre alquilar y tener.

  • Privacidad: los prompts y datos no salen de tu PC.
  • Coste: cero suscripciones recurrentes, solo el hardware que ya tienes.
  • Aprendizaje real: bajar a la capa de inferencia, cuantización, prompts, RAG, fine-tuning… se entiende de verdad cuando lo tocas.
  • Soberanía: no dependes de que un proveedor cambie precios, cierre el servicio o filtre tu contexto.

Contenido práctico y directo sobre:

  • IA en local: Ollama, LM Studio, llama.cpp, vLLM y demás runtimes. El foco está en modelos pequeños (2B, 4B, 8B) que corren en hardware modesto, sin necesidad de GPUs de cuatro cifras.
  • Herramientas: lo que funciona a diario y lo que aparece cada semana en el ecosistema.
  • Noticias: lo que se mueve en el sector y por qué debería importarte.
  • Conceptos: lo necesario para no perderse entre papers y tweets.
  • Aprendizaje: desde cero, paso a paso, sin dar nada por sentado.
  • Base de conocimiento personal: lo que investigo, pruebo y consigo, guardado con contexto y pasos para tenerlo a mano cuando haga falta.
  • Pruebas con IA: resultados de los experimentos con modelos locales (prompts, RAG, agentes, integraciones, comparativas): lo que funciona, lo que no, y por qué.

Si te has planteado «¿y si en vez de pagar a una API monto esto en mi portátil?», este blog es para ti. No necesitas hardware puntero: con un portátil normal ya puedes correr modelos útiles. Si vienes de data science o de backend, mejor todavía; si partes de cero, también: aquí se explica lo necesario sobre la marcha.

  • Últimos posts — lo más reciente en orden cronológico inverso.
  • Categorías y tags — para encontrar lo que te interesa.
  • Sobre el blog — contexto y motivación.
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Este contenido se generó con asistencia de IA.