Modelos locales y LLMs

Ejecutar modelos de lenguaje en tu propio hardware ha pasado de ser una excentricidad a una decisión razonable: coste predecible, latencia controlada y cero fuga de datos. Mi trabajo es que esa decisión se tome por rendimiento, no por moda.

Qué hago

• Despliegue de servidores de inferencia — vLLM, Ollama y llama.cpp configurados para tu carga: concurrencia, longitud de contexto y memoria.
• Selección y comparación de modelos — qué modelo (Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek…) rinde mejor en tu tarea concreta, con pruebas medibles.
• Cuantización y formatos GGUF — ajustar precisión y tamaño para exprimir el hardware disponible sin perder calidad relevante.
• Optimización de inferencia — KV cache, batching, contextos largos y multi-GPU: sacar rendimiento real a la inversión en GPUs.

El criterio

Primero mido, luego optimizo. Muchas veces el problema no es el modelo sino el prompt, el contexto o el hardware mal dimensionado. Si con un modelo de 8B cuantizado en una sola GPU cubres el 90% del caso, eso es lo que te propondré.

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