La inteligencia artificial generativa está evolucionando rápidamente, pero uno de los mayores desafíos sigue siendo la distribución y ejecución de modelos de manera sencilla, segura y consistente. Mientras
Todo el mundo habla de entrenar modelos. Pocos hablan de lo que realmente cuesta dinero, tiempo de ingeniería y dolores de cabeza en producción: servir esos modelos a
Llevas semanas construyendo tu asistente inteligente. Los demos funcionan a la perfección. El modelo responde con precisión, el tiempo de respuesta es aceptable y el cliente está emocionado.
Patrones, trade-offs y decisiones técnicas que todo CTO debe dominar antes de integrar inteligencia artificial en producción. Desde API Inference hasta self-hosted con vLLM, pasando por hybrid routing:
Descripción de la Arquitectura de Referencia: 🔷 1. Estado inicial (lado izquierdo) La aplicación se encuentra ejecutándose en Java 8, típicamente en un entorno tradicional. El desarrollo
MCP Server con Quarkus y Claude Desktop 🤖 Innovación Tecnológica El protocolo MCP es crucial para exponer funcionalidades de APIs, permitiendo así la creación de agentes de inteligencia
En el mundo de la inteligencia artificial (IA), los modelos de lenguaje a gran escala, conocidos como LLM (Large Language Models), han revolucionado la manera en que interactuamos
