Stacks de servicio, motores de inferencia, orquestación de GPU y herramientas de control de costes.
Una capa de enrutamiento que mantiene vivo a tu agente de codificación cuando un proveedor te limita la velocidad — vale la pena solo por la función…
El último porcentaje de rendimiento de GPU, a costa de una complejidad de compilación y bloqueo de hardware.
La interfaz de usuario que entregas a los usuarios cuando la capa de modelo ya está lista.
Plataforma de chat multiusuario y multiproveedor con agentes y MCP ya integrados.
Motor de inferencia LLM de alto rendimiento con PagedAttention — la opción predeterminada cuando necesitas aprovechar al máximo una GPU.
Un solo comando para ejecutar un LLM en una laptop — la forma más rápida de poner un modelo frente a un cliente.
Inferencia de CPU en C/C++ puro — se ejecuta donde una GPU no puede llegar.
Pila de servicio basada en Rust de HuggingFace con paralelismo de tensores y transmisión en streaming integrados.
Motor de servidor diseñado para salidas estructuradas y reutilización intensiva de prefijos.
Una interfaz con forma de OpenAI para más de 100 proveedores de modelos, además de un proxy que rastrea el gasto por clave.
Cada RAG multi-tenant eventualmente descubre lo mismo: filtrar resultados después de la recuperación no es aislamiento. El filtro debe restringir la búsqueda, no recortar su salid…
El riesgo no es que el modelo diga algo incorrecto, sino que el agente haga algo incorrecto — con credenciales, en un sistema que no tiene una función de deshacer
"El autoalojamiento es más barato" solo es cierto por encima de un cierto nivel de utilización. Por debajo de este, estás pagando por una GPU inactiva y la atención de un ingenier…
Una solicitud de RAG se siente lenta mucho antes de que realmente lo sea. Saber cuál de los cinco estados es el responsable marca la diferencia entre una solución dirigida y tres…