IA LOCAL ON-PREMISE: HARDWARE, MODELOS Y OPERACIÓN
De LM Studio a un servicio LLM interno estable
Montamos el stack local con modelos open-weight, API interna y camino claro de piloto a producción.
¿Qué es Despliegue de LLM local (LM Studio, Ollama, vLLM)?
El hardware sin software operativo no ahorra tokens. Q2BSTUDIO despliega el runtime adecuado al momento del proyecto: LM Studio para equipos que necesitan GUI, descarga de modelos y un servidor local OpenAI-compatible; Ollama para flujos CLI rápidos; vLLM o TensorRT-LLM cuando hay concurrencia, batching y necesidad de throughput.
Seleccionamos modelos open-weight según tarea (chat, RAG, agentes), cuantización y memoria disponible en GB10 o Halo. Exponemos API interna autenticada, límites de uso y logging básico. En AMD configuramos ROCm/Vulkan según madurez del caso; en NVIDIA aprovechamos CUDA y, si aplica, TensorRT-LLM.
El entregable es un servicio interno documentado: cómo arrancar, actualizar modelos, rotar accesos y monitorizar. No dejamos una demo frágil en un portátil de alguien del equipo.
FUNCIONALIDADES
Funcionalidades de Despliegue de LLM local (LM Studio, Ollama, vLLM)
LM Studio en escritorio
GUI, catálogo de modelos y server local.
Ollama
Runtime CLI rápido para prototipos y scripts.
vLLM producción
Serving multi-usuario con batching y alto throughput.
TensorRT-LLM
Optimización NVIDIA cuando el stack CUDA lo requiere.
Selección de modelos
Open-weight por tarea, cuantización y VRAM/RAM.
API interna
Endpoint autenticado compatible con clientes OpenAI.
Observabilidad básica
Logs, latencia y uso por consumidor.
Actualización de modelos
Procedimiento para nuevas versiones sin improvisar.
PREGUNTAS FRECUENTES
Preguntas frecuentes sobre Despliegue de LLM local (LM Studio, Ollama, vLLM)
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