Friki Work

Despliegue local de un servicio de modelo LLM con Qwen2.5-7B-Instruct Introducción técnica En el ecosistema actual de inteligencia artificial, la implementación local de modelos de lenguaje grandes (LLM) ofrece ventajas críticas como control total sobre datos sensibles, reducción de latencia y personalización profunda. Este artículo detalla la ...

Este tutorial explora la integración de Verl, un marco de aprendizaje por refuerzo para modelos de lenguaje grandes (LLM), con Ray, un marco de computación distribuida. Esta combinación permite construir entornos de entrenamiento de RL distribuidos eficientes y escalables. Preparación del Entorno e Instalación de Herramientas Antes de comenz ...

Análisis de Qwen3: ¿Se desvía el código abierto? El lanzamiento de modelos de código abierto continúa su ritmo frenético, manteniendo siempre el estándar de estado del arte. El lanzamiento de Llama4 ha sido un fracaso evidente, como han notado muchos usuarios. Vamos a analizar el rendimiento de Qwen3. Para más detalles sobre Qwen3, puedes consu ...