Ejecutando LLMs localmente en macOS: Una guía escéptica
Esta entrada de blog detalla la experiencia del autor ejecutando modelos de lenguaje grandes (LLMs) localmente en su máquina macOS. Si bien expresa escepticismo sobre las exageraciones que rodean a los LLMs, el autor proporciona una guía práctica para instalar y usar herramientas como llama.cpp y LM Studio. La guía abarca la elección de modelos apropiados en función de factores como el tamaño, el tiempo de ejecución, la cuantización y las capacidades de razonamiento. El autor enfatiza los beneficios de privacidad y la menor dependencia de las empresas de IA que conlleva la implementación local de LLM, ofreciendo consejos y trucos, como utilizar MCP para ampliar la funcionalidad y gestionar la ventana de contexto para evitar la pérdida de información. La entrada también aborda las preocupaciones éticas en torno al estado actual de la industria de la IA.
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