Configuraré un local llm y un private gpt con ollama rag en tu máquina

Los LLMs locales se ejecutan en tu hardware, así que tus datos nunca salen de tu infraestructura. Sin claves API, sin costos por tokens, sin dependencias de la nube, sin límites de velocidad. La desventaja: tú proporcionas el poder de cómputo. Para datos sensibles o uso de alto volumen, lo local suele ser más barato y privado que acceder a través de API.

No. Con una configuración completamente local (Ollama más un LLM de código abierto), tus datos, solicitudes y respuestas permanecen en tu hardware. También funcionan implementaciones offline. Si eliges un sistema híbrido (LLM local con API en la nube para algunas tareas), marco qué partes tocan internet para que tengas total visibilidad.

Depende del modelo. Los modelos pequeños de 7B (Llama 3.1 8B, Mistral 7B) funcionan en una laptop con 16GB de RAM y una GPU decente o incluso solo CPU. Los modelos más grandes de 70B requieren 32GB+ de RAM y una GPU potente (RTX 4090, A100). Envíame tus especificaciones y te recomendaré el modelo adecuado.

Preguntas generales y conversaciones: Llama 3.1, Mistral. Generación de código: CodeLlama, DeepSeek Coder. Tareas de razonamiento: Mixtral, DeepSeek R1. Contexto largo: Llama 3.1 extendido. Multilingüe: Mistral, Qwen. Probaré las opciones en tu hardware y recomendaré la mejor opción.

Sí. Construyo sistemas RAG con bases de datos vectoriales (Chroma, FAISS, Weaviate, Qdrant) para que tu LLM local pueda responder preguntas de tus PDFs, CSVs, sitios web, Notion, MongoDB o cualquier fuente de datos personalizada. Todo funciona en tu máquina.

Sí. Diseño las implementaciones para cambiar entre LLMs locales y APIs en la nube (OpenAI, Claude de Anthropic, Google Gemini) modificando un valor en la configuración. Así puedes empezar en local por privacidad o costo, y escalar a la nube si necesitas más contexto o velocidad.

Sí. La versión estándar y Premium incluyen el código fuente completo con derechos de uso comercial.

Depende del hardware. Un modelo de 7B en RTX 4090 genera entre 50 y más de 100 tokens por segundo, a menudo más rápido que ChatGPT. Las configuraciones solo CPU corren de 5 a 15 tokens por segundo, más lento pero útiles para tareas en lote. Comparto benchmarks realistas para tu hardware específico.

Sí, en los tres casos. Servidores Linux, laptops con Windows o Mac, VPS en la nube (AWS, GCP, Hetzner, DigitalOcean) y hardware propio en las instalaciones. Los contenedores Docker hacen que la configuración sea portátil en cualquiera de ellos.

Por favor, haz clic en "Contáctame" antes de ordenar. Reviso tus especificaciones de hardware, caso de uso y sensibilidad de datos en unos 10 minutos, y luego te doy un presupuesto personalizado. Así evitamos sorpresas para ambos.