Sospechosos habituales

Sospechosos Habituales

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  1. YV - YoVirtualizador 87 - El correo electrónico. Motor del día a día

    1 DAY AGO

    YV - YoVirtualizador 87 - El correo electrónico. Motor del día a día

    Llevo muchos años como usuario de correo electrónico. Bastantes menos como administrador de sistemas gestores de correo electrónico. Y estoy muy seguro que es al menos la mitad del trabajo de oficina. Más o menos, Y algo tengo muy claro. cuando el correo no va, o va mal, todo el mundo chilla y llora. 25 años de correo se pueden resumir en poco, o en muchísimo, pero como todos los sistemas, protocolos y entornos, que han sobrevivido a la quema y paso de los años, y han evolucionado para cubrir miles de necesidades. Hace bastante hice un vídeo y un capítulo de podcast que, curiosamente, es de los más reproducidos de su época. Hoy, vamos a no repasar la historia, sino a hablar de cosas actuales, y del riesgo que nos acecha. Además, he decidido dividirlo en varias partes, por aquello de no saturar. También añadiré una infografía al área de comunidad ----------------------------- Nuevo podcast. RSS de Recursos y Humanos: https://anchor.fm/s/10a2c7a80/podcast/rss YoVirtualizador en formato podcast. Ahora también en Sospechosos Habituales: https://wt.territoriolinux.es/rss/short.xml Y sin más, os dejo los enlaces: Web: https://www.yovirtualizador.com Grupo de telegram: https://t.me/grupovirtualizador Podcast: https://www.ivoox.com/podcast-yovirtualizador_fg_f1563806_filtro_1.xml y YouTube https://www.youtube.com/playlist?list=PLrnymu_aoVL6nk1-FcZ220P65tyHV6djV Canal de YouTube: https://www.youtube.com/channel/UC0R70cABSsmC6TFyXth0qPg Enlaces afiliados: Amazon: https://amzn.to/3gX3HmK Asociación Podcast: https://www.asociacionpodcast.es/registrarse/socio/?coupon=SB6A70 iVoox Plus: https://www.ivoox.vip/plus?affiliate-code=323d07d8569f044513746a1be4724b40 iVoox Premium: https://www.ivoox.vip/premium?affiliate-code=03d0efe2be3b55e4cd6df6dc3f6a6dbc iVoox Premium anual: https://www.ivoox.vip/premium?affiliate-code=9feb8e44ecb4c97148e227100af9223b

    38 min
  2. ATA 793 Cómo elegir el modelo de IA ideal y por qué a veces se emborracha

    1 DAY AGO

    ATA 793 Cómo elegir el modelo de IA ideal y por qué a veces se emborracha

    Hoy vamos a meternos de lleno en las tripas de la inteligencia artificial local, porque sigo dándole vueltas a una herramienta que me tiene completamente robado el corazón: OpenWeb UI. Seguramente habrás oído hablar de ChatGPT, Gemini o Claude. Son herramientas increíbles, pero tienen un problema: no son tuyas. En este episodio, y probablemente en el siguiente, quiero contarte cómo estoy consiguiendo que mi propia IA en local no solo iguale a estas opciones comerciales, sino que en muchos aspectos las supere, especialmente en algo que a veces olvidamos: la soberanía digital y la capacidad de organización. ¿Por qué OpenWeb UI es un cambio de juego? Lo que me ha volado la cabeza de OpenWeb UI es cómo reúne lo mejor de cada casa. He estado probando decenas —y no exagero, de verdad, decenas— de modelos distintos estos días. Mi objetivo era claro: ver cuánto consumen, qué rapidez de respuesta tienen y, sobre todo, hasta qué punto puedo sustituir mi flujo de trabajo en la nube por algo que corra en mi propio hardware. Una de las funciones que más me han gustado es el sistema de carpetas. Poder asignar un modelo específico a una carpeta de proyectos de Rust, y otro modelo distinto para resúmenes de artículos, es una maravilla que me permite "cacharrear" con una precisión que no encontraba en Gemini o ChatGPT. El misterio de la IA que se "emborracha" ¿Te ha pasado que estás hablando con una IA y de repente empieza a decir cosas sin sentido o se olvida de lo primero que le dijiste? Eso es lo que yo llamo "borrachera de datos", y la culpa la tiene la ventana de contexto. En este episodio te explico qué es exactamente este espacio de memoria a corto plazo del modelo. Me encontré con un problema frustrante: mi IA local parecía tener memoria de pez. Y después de mucho investigar, descubrí que Ollama, el servidor de modelos que utilizo, define por defecto una ventana de contexto muy pequeña, a veces de solo 2.048 o 4.096 tokens. Para que te hagas una idea (esta es la regla de la servilleta que cuento en el audio): 4.000 tokens equivalen a unas 5 o 6 páginas de texto. Si le pasas unas instrucciones iniciales largas (el system prompt), le haces un par de preguntas y la IA te responde, ¡pum!, se acabó el espacio. En cuanto llegas al límite, la IA empieza a descartar lo primero que le dijiste. Por eso parece que se olvida de quién es o de qué le habías pedido. Matemáticas para no volverse loco con la RAM Capítulos del episodio: 00:00:00 Presentación: Exprimiendo OpenWeb UI00:01:21 El experimento: Probando decenas de modelos locales00:02:19 Organización y carpetas: La gran ventaja frente a ChatGPT00:03:53 El núcleo del episodio: Modelos y Prompts00:05:00 LLM FIT: Cómo encontrar el modelo ideal para tu hardware00:06:14 ¿Qué es la ventana de contexto y por qué es vital?00:07:08 El límite oculto de Ollama: ¿Por qué tu IA tiene memoria de pez?00:08:33 Automatización: Ollama Audit y scripts de personalización00:10:38 Cómo modificar el contexto y crear modelos custom00:11:42 Matemáticas de la RAM: ¿Cuántos tokens caben en tu equipo?00:13:00 Guía rápida: Ventanas de contexto recomendadas según la tarea00:14:23 El equilibrio: Peso del cerebro vs Memoria de trabajo (KV Cache)00:15:42 El idioma importa: Tokens en español vs Inglés00:16:35 Por qué 4.000 tokens se quedan cortos (System Prompt e Historial)00:18:27 La analogía de la servilleta: Ejemplos de uso del contexto00:20:12 Calidad vs Velocidad: ¿Qué modelo elegir?00:21:41 Organización real: Mis Prompts y carpetas en OpenWeb UI00:24:33 Soberanía digital y despedidaMás información y enlaces en las notas del episodio 🌐 Aquí lo puedes encontrar todo 👉 https://atareao.es✈️ Telegram (el grupo) 👉 https://t.me/atareao_con_linux✈️ Telegram (el canal) 👉 https://t.me/canal_atareao🦣 Mastodon 👉 https://mastodon.social/@atareao🐦 Twitter 👉 https://twitter.com/atareao🐙 GitHub 👉 https://github.com/atareao

    26 min

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