Desplegar un modelo de IA en tus equipos
LLM, configuraciones de inferencia y stacks para alojar la IA en tus propios equipos.
llama.cpp server for a GGUF model
Run any GGUF model with the llama.cpp server: OpenAI-compatible API on port…
Mistral 7B on a 16 GB Mac with Ollama
Ollama Modelfile to run Mistral 7B Instruct locally on a 16 GB Mac: Q4…
Qwen2.5 7B with vLLM on a 24 GB GPU
Serve Qwen2.5 7B Instruct with vLLM on a 24 GB GPU: OpenAI-compatible API, 8k…
Local automations: n8n and Ollama
docker-compose stack to automate with a local AI: n8n (workflows) and Ollama…
Private chat on your documents: Ollama, Qdrant, Open WebUI
docker-compose stack for a private chat on your documents: Ollama (model),…
Minimal private AI chat: Ollama and Open WebUI
The simplest stack for a private AI chat: Ollama and Open WebUI with…
Mistral 7B Instruct v0.3
Fiche de référence du modèle Mistral 7B Instruct v0.3 publié par Mistral AI : 7…
¿Qué es desplegar un modelo de IA?
Desplegar es ejecutar un modelo en tus propias máquinas en lugar de llamar a una API externa: tus datos se quedan contigo. Se elige un modelo, un motor (Ollama, vLLM, llama.cpp) y, si hace falta, un stack completo.