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Publicaciones etiquetadas con LLM.
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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.
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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.