Ejecutando LLMs localmente con Deno y Jupyter Notebooks

Este artículo detalla el recorrido del autor al configurar y utilizar un modelo de lenguaje grande (LLM) local (DeepSeek R1) con Deno, Jupyter Notebooks, Ollama y LangChain.js. El autor describe el proceso, desde la configuración del entorno e instalación del modelo hasta la escritura del código y la visualización de los resultados. El artículo destaca la facilidad y eficiencia de Deno y Jupyter Notebooks para el desarrollo de IA, mostrando un flujo de trabajo fluido y una interacción exitosa con el LLM local. La capacidad de intercambiar fácilmente el modelo local por uno basado en API también se menciona.