Tutoriales de IA

Aprende a ejecutar GLM 5.1 en local en una GPU H100 con llama.cpp, probarlo, usar la WebUI e integrar Claude Code.

Una guía práctica para implementar el nuevo estándar de interfaz de agente WebMCP de Chrome con HTML, JavaScript, patrones de seguridad y flujos de trabajo de pruebas.

Aprende a crear un analista de datos de IA totalmente local utilizando OpenClaw y Ollama, que coordina flujos de trabajo de varios pasos, analiza conjuntos de datos y genera informes visuales, sin enviar tus datos a la nube.

Ejecuta Qwen3-Coder-Next localmente en una RTX 3090 con llama.cpp y, a continuación, crea un panel de análisis completo en cuestión de minutos utilizando Qwen Code CLI.

Aprende a ejecutar un modelo de código abierto de primera categoría localmente con llama.cpp, conéctalo a la CLI de Kimi y crea un juego interactivo de una sola vez utilizando la codificación vibe.

Aprende a combinar la generación local FLUX.2 Klein 4B con la edición de imágenes basada en API, el acondicionamiento multirreferencia y el historial de sesiones para crear un editor de imágenes con Gradio.

Aprende a generar vídeos utilizando la API de Grok Imagine. Esta guía de Python abarca todo, desde animaciones de imágenes hasta edición de vídeo con el nuevo modelo de vídeo xAI.

Ejecuta GLM 4.7 Flash localmente (RTX 3090) con Claude Code y Ollama en cuestión de minutos, sin nube, sin bloqueos, solo velocidad y control puros.

Descubre qué es Kimi K2.5 de Moonshot, cómo funciona Agent Swarm y míralo en acción a través de cuatro experimentos prácticos del mundo real.

Una guía fácil de usar para principiantes sobre cómo utilizar Claude en Excel. Aprenderás qué hace realmente, dónde resulta más útil y cómo utilizarlo de forma segura en hojas de cálculo reales sin causar ningún daño.

Actualiza a Transformers v5. Una guía práctica sobre el backend unificado de Rust, los cambios en la API y los patrones de migración comparativos entre la versión 4 y la versión 5 para la codificación y el chat.

Configuración de llama.cpp para ejecutar el modelo GLM-4.7 en una sola GPU NVIDIA H100 de 80 GB, alcanzando hasta 20 tokens por segundo mediante la descarga de la GPU, Flash Attention, el tamaño de contexto optimizado, el procesamiento por lotes eficiente y el subprocesamiento de la CPU ajustado.