Desplegaré y configuraré LLM localmente en tu GPU


Acerca de este Servicio
Traducción automática
IMPORTANTE ANTES DE PEDIR:
Envíame un mensaje con tu hardware y tu objetivo, y te diré de inmediato qué es posible.
Lo que puedo crear:
Chatbots de IA privados que responden desde TUS documentos, PDFs y bases de datos
Implementaciones locales de LLM que usan tu hardware existente en lugar de GPUs alquiladas
Agentes de IA con acceso real a herramientas, servidores MCP, APIs, tus propios scripts
Configuraciones completamente offline, aisladas para trabajos que requieren privacidad
Ajuste de velocidad que hace que máquinas con poca potencia sean realmente útiles
Pila tecnológica: Ollama · llama.cpp · vLLM · GGUF · pipelines RAG · bases de datos vectoriales ·
MCP · Python · Linux
Cómo trabajo:
1. Me envías tu hardware y tu objetivo
2. Respondo en horas con la viabilidad y un alcance definido
3. Lo construyo, tú lo pruebas y ajustamos según tu feedback
4. Recibes código fuente completo, archivos de configuración y una guía que funciona desde cero
Por qué elegirme:
Trabajo con lo que ya tienes, incluyendo GPUs de consumo antiguas
Código fuente completo y documentación escrita, sin cajas negras
Te digo honestamente antes de pagar si tu idea no funcionará
Envíame un mensaje con tu hardware y tu objetivo, y te diré
de inmediato qué es posible.
Conoce a stan
Private offline LLM setups RAG systems with MCP
- DeUcrania
- Miembro desdemay 2025
Idiomas
Inglés
Traducción automática
FAQ
Traducción automática
¿Debo comunicarme con usted antes de realizar un pedido?
¡Sí, por supuesto! Envíame un mensaje con las especificaciones de tu hardware (GPU, VRAM, RAM) y tu objetivo, y te diré de inmediato qué es posible.
¿Mis datos permanecerán completamente privados?
Sí. Todo el procesamiento y la inferencia ocurren localmente en tu hardware. No se envía ningún dato a APIs externas o servidores de terceros.
¿Qué pasa si mi hardware es demasiado débil para el modelo que quiero?
Probaré y recomendaré la cuantización del modelo (GGUF/AWQ) u otros modelos alternativos que funcionen sin problemas dentro de los límites de tu hardware.
