Ejecutando LLMs localmente: privacidad, costes y experimentación
Este artículo explora las ventajas y los métodos para ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLMs) localmente. Si bien reconoce que los LLMs locales no igualarán el rendimiento de los servicios en la nube, el autor destaca sus beneficios para la privacidad, el control de costes y el desarrollo experimental. Se presentan tres herramientas: Ollama (fácil de usar, extensa biblioteca de modelos), Llama.cpp (multiplataforma, potente) y Llamafiles (ejecutable único, fácil de compartir). El artículo también cubre aspectos cruciales como la selección de modelos, los parámetros, la cuantificación y las capacidades del modelo, al tiempo que advierte sobre el tamaño de los archivos del modelo y la seguridad. En última instancia, ejecutar LLMs localmente ofrece a los desarrolladores un enfoque flexible y controlable para el desarrollo de IA.
