Cuándo migrar de Ollama a vLLM
Ollama es una de las formas más sencillas de ejecutar un modelo de lenguaje local, pero la conveniencia puede ocultar el momento en que un experimento local se convierte en un servicio de inferencia compartido que necesita una mejor programación y observabilidad.
Monitoreo de LLM con Prometheus y Grafana
La inferencia de LLM parece ser “solo otra API” hasta que se producen picos de latencia, las colas se saturan y tus GPUs se mantienen al 95% de uso de memoria sin una explicación obvia.
Inferencia rápida de LLM con la API de OpenAI
vLLM es un motor de inferencia y servicio de alto rendimiento y eficiente en memoria para Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) desarrollado por el Sky Computing Lab de la UC Berkeley.
Compare las mejores herramientas de alojamiento local de LLM en 2026. Madurez de la API, compatibilidad con hardware, invocación de herramientas y casos de uso en el mundo real.
Ejecutar LLMs localmente es ahora una opción práctica para desarrolladores, startups e incluso equipos empresariales.
Pero elegir la herramienta correcta — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI u otras — depende de tus objetivos:
