Friki Work

Este artículo detalla los pasos para configurar un entorno de pruebas de UI utilizando Claude Code y Playwright, aprovechando un modelo local de Ollama (Qwen 2.5 7b). Preparación del Entorno de Ejecución Base Para ejecutar Claude Code en Windows, se requiere un entorno proporcionado por Git Bash. Asegúrate de tener instalados Git y Node.js. In ...

Despliegue Rápido de GLM-4.7-Flash: El Potente Modelo Ligero de 30B en Tres Pasos En la búsqueda de modelos de lenguaje de gran escala (LLM) que combinen una capacidad excepcional con una infraestructura accesible, muchos desarrolladores se enfrentan a un dilema. Los modelos más potentes suelen demandar recursos de hardware prohibitivos, como m ...

La necesidad imperiosa de seguridad en endpoints de IA Desplegar modelos de lenguaje potentes como el Qwen3-14B a través de APIs expuestas públicamente conlleva riesgos significativos si no se implementa un control de acceso adecuado. Sin una capa de autenticación, el servicio es vulnerable al uso no autorizado, lo que puede derivar en costos o ...

Introducción a los Grandes Modelos de Lenguaje y Chatbots Los chatbots representan una aplicación clave de la inteligencia artificial, utilizando procesamiento de lenguaje natural para interactuar con los usuarios a través de texto o voz. La base de muchos de estos sistemas modernos son los Grendes Modelos de Lenguaje (LLM, por sus siglas en in ...

FLUX.1-dev representa un salto cualitativo en el ecosistema de generación de imágenes de código abierto. A diferencia de sus predecesores como SDXL o Stable Diffusion 3, este modelo de 12 mil millones de parámetros destaca por una comprensión semántica profunda y una precisión física en el renderizado de luces y texturas que antes estaba reserv ...

La siguiente es una plantilla completa y oficialmente comaptible con todas las capacidades de Qwen3.5 utilizando el formato ChatML dentro de un archivo Modelfile para Olllama. Esta configuración permite soportar conversaciones múltiples, invocaciones de herramientas, razonamiento en cadena (Chain-of-Thought), indicaciones del sistema y salida e ...

Arquitectura del Pipeline de Contenido Automatizado La generación y publicación de artículos técnicos implica numerosas tareas repetitivas, como la conversión de formatos Markdown, la inserción de separadores, la búsqueda de imágenes y la revisión ortográfica. Implementar un flujo de trabajo automatizado utilizando OpenClaw junto con el modelo ...

¿Quieres ejecutar un asistente de escritura basado en inteligencia artificial directamente en tu computadora, sin lidiar con dependencias complejas ni entornos virtuales? Con Ollama y el modelo Phi-3-mini-4k-instruct, es posible en minutos. Características del modelo Phi-3-mini Phi-3-mini es un modelo de lenguaje ligero con aproximadamente 3.8 ...

Para aprovechar los modelos de lenguaje grandes (LLMs) gestionados por Ollama desde ubicaciones remotas, es fundamental configurar el servicio para que sea accesible a través de la red. A continuación, se detallan los pasos para una configuración inicial y consideraciones importantes: 1. Lanzamianto del Servidor Ollama con Acceso de Red Cuando ...

Instalación y configuración inicial Para ejecutar modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) en un entorno local, es necesario instalar el gestor de modelos. Tras descargar el paquete desde el repositorio oficial o la página web del proyecto, la instalación se verifica ejecutando el comando principal en la terminal del sistema operativo. ollama ...