Base de conocimientos
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¿Qué es la Cuantización de Modelos?
Cómo la cuantización hace que los modelos de IA sean más pequeños y rápidos, y por qué es esencial para ejecutarlos en hardware de consumo.
Leer ArtículoCuantización AWQ Explicada
Cómo funciona la cuantización AWQ y por qué es uno de los mejores métodos para comprimir modelos de IA con pérdida mínima de calidad.
Leer ArtículoMétodos de Cuantización Comparados
Una comparación de GPTQ, GGUF, AWQ y otros métodos de cuantización para ayudarte a elegir el correcto.
Leer ArtículoFormatos de Punto Flotante: BF16, FP8, INT8
Cómo diferentes formatos numéricos afectan el rendimiento, uso de memoria y calidad de salida de los modelos de IA.
Leer ArtículoModelos Multimodales
Cómo los modelos modernos de IA entienden múltiples tipos de datos simultáneamente.
Leer ArtículoAncho de Banda de Memoria: El Límite de Velocidad de la IA
Por qué el ancho de banda de la memoria es el factor más importante para la velocidad de inferencia de la IA y cómo determina la velocidad de generación de texto.
Leer ArtículoVRAM vs RAM vs RAM Multicanal
Las diferencias entre la memoria de GPU, la memoria del sistema y por qué las configuraciones de RAM multicanal son importantes para el rendimiento de la IA.
Leer ArtículoAncho de Banda de Memoria GPU: HBM y GDDR
Cómo se comparan las tecnologías de memoria HBM y GDDR, y por qué las GPU de centro de datos usan memoria diferente a las tarjetas de consumo.
Leer ArtículoProcesamiento de Prompt y Velocidad GPU
Cómo funciona la fase de procesamiento de prompt, por qué difiere de la generación de tokens, y cómo la potencia de cálculo GPU la afecta.
Leer ArtículoVelocidad de Generación de Tokens y Ancho de Banda
Por qué la generación de tokens está limitada por el ancho de banda, y cómo calcular la velocidad máxima de cualquier hardware para tu modelo.
Leer ArtículoTamaño del Contexto Explicado
Qué significa la ventana de contexto, por qué es importante y cómo afecta el rendimiento y el uso de memoria.
Leer ArtículoCaché KV y Gestión de Memoria
Cómo funciona el caché KV, por qué es esencial para la generación rápida y cómo afecta el uso de memoria durante la inferencia.
Leer ArtículoEjecutando IA en Hardware de Consumo
Qué necesitas para ejecutar modelos de IA localmente, desde laptops hasta PCs gaming, y cómo obtener el mejor rendimiento.
Leer ArtículoTécnicas de Optimización de Inferencia
Las diversas técnicas para hacer que los modelos de IA funcionen más rápido, incluyendo batching, fusión de kernels y decoding especulativo.
Leer ArtículoMultiplicaciones de Matrices y Cómputo GPU
Por qué la multiplicación de matrices es la operación fundamental de la IA, y cómo las GPU están diseñadas para ejecutarla extremadamente rápido.
Leer ArtículoFine-Tuning vs LoRA
La diferencia entre fine-tuning completo y adaptadores LoRA, y cuándo usar cada enfoque.
Leer ArtículoModelos de Difusión Explicados
Cómo los modelos de difusión crean imágenes a partir del ruido, y por qué son la tecnología detrás de la generación moderna de imágenes con IA.
Leer ArtículoEmbeddings y representaciones vectoriales
Cómo la IA convierte el significado en números, y por qué los embeddings son la base de la búsqueda, las recomendaciones y el RAG.
Leer ArtículoRetrieval Augmented Generation (RAG)
Cómo RAG combina la búsqueda con modelos de lenguaje para dar a la IA acceso a conocimiento externo sin reentrenamiento.
Leer ArtículoAlucinaciones en la IA
Por qué los modelos de IA inventan cosas, cuándo sucede y cómo detectar y reducir las alucinaciones en la práctica.
Leer ArtículoFundamentos de la Ingeniería de Prompts
Cómo crear prompts efectivos que obtengan mejores resultados de los modelos de IA, con técnicas prácticas que cualquiera puede usar.
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