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Posts tagged LLM.
AI agents can book appointments, take payments and support clinical work. Here is how healthcare teams can give them the right access, and no more.
Which teams should use Claude Code, Claude Cowork, or ChatGPT/OpenAI Agents — and the controls Workstation recommends before production.
Operational guide to LangGraph agents, LangSmith evals, and Apache Airflow 3 schedules — with Workstation promotion and edge patterns.
How Workstation maps NVIDIA DGX Spark, DGX Station, and Mac Studio M5 into AI Labs and SME packages — factual positioning, no invented prices.
Workstation sobre cómo descubrir cuellos de botella del agente LLM con observabilidad: OpenTelemetry, Prometheus/Grafana/Thanos, Langfuse, con claras ventajas y desventajas, niveles de costos y métricas de uso que protegen los márgenes.
Workstation con turbocompresor LLMs: paginación PagedAttention para caché KV, servicio vLLM, Self-Debugging para agentes, tasas de token PowerInfer y cortes de memoria EG-MLA, con compensaciones en la producción.
KubePilot ayuda a SRE, DevOps y a los equipos de plataforma a pasar de señales de clúster ruidosas a una solución segura: CoPilot, Pilot y AutoPilot. Código abierto en kubepilot.org.
Meta Muse Glimmer trae agentes locales siempre activos a un único GPU a través de Ollama: contexto, visión y herramientas 30B, Apache 2.0, 128K: guía empresarial Workstation.
Asegure agentes empresariales con MCP OAuth 2.1, herramientas aisladas por VPN y leases de HashiCorp Vault que rotan y caducan — más recomendaciones para Claude, OpenAI y Cursor.
Brief técnico de Workstation sobre deep learning: redes profundas entrenadas por gradiente, modelos discriminativos vs generativos, métricas de tarea y Bedrock vs serving en Kubernetes.
Kimi K3 lleva los modelos open-weight al territorio de agentes de frontera. Qué cambia para desarrolladores, serving vLLM, MCP y consejos de producción Workstation.
Visión Workstation sobre Claude Opus 5 en Amazon Bedrock: coding agéntico, agentes de larga duración, contexto 1M, ZDR por defecto y cómo deben adoptarlo los equipos.
Implementa Amazon Bedrock, Bedrock AgentCore, SageMaker y Amazon Q, y luego lanza un primer agente de negocio en Microsoft Teams — con requisitos, tooling y cajas de tiempo.
Elige el tier adecuado de modelos Claude: Haiku para routing rápido, Sonnet para el trabajo diario, Opus para coding agéntico complejo, y Fable 5 para autonomía de largo horizonte. Incluye un blueprint de router de presupuesto de tokens.
Claude Fable 5 es el modelo de frontera clase Mythos de Anthropic para agentes de largo horizonte. Reacciones de la comunidad, reseñas de YouTube, cuándo usarlo y cómo guardar tokens.

¿Qué son los modelos de lenguaje grande y cómo funcionan? Una explicación clara y no técnica para gerentes e ingenieros (tokens, incorporaciones, transformadores, capacitación e inferencia) además de producción Kubernetes YAML para implementar su propio LLM con Ollama y vLLM.
Saqué de la caja un Mac Studio M4 Max con 128 memoria unificada GB y 40 núcleos GPU, instalé Ollama, ejecuté Llama 3.1 8B localmente y construí una tubería RAG privada, todo en una caja silenciosa de escritorio inactiva de 6,48 W.
Ejecute IA de producción en AWS Bedrock y Azure AI Foundry con patrones claros para la elección de modelo, almacenamiento en caché, procesamiento por lotes, cuotas y FinOps, para que la innovación no afecte la factura de la nube.