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Despliegue y operación de modelos en equipos, servidores o dispositivos controlados por la organización, incluyendo formatos, runtimes, memoria, aislamiento y exposición de servicios locales.
Local acceleration
Aceleración local es uso de hardware o bibliotecas para reducir la latencia local.
Ver definición completa →Offline model update
Actualización offline de modelos es transferencia controlada de nuevas versiones a un entorno desconectado.
Ver definición completa →CPU affinity
Afinidad de CPU es restricción de hilos a núcleos específicos.
Ver definición completa →OpenAI-compatible local API
API local compatible con OpenAI es interfaz local que imita el contrato de una API de modelos.
Ver definición completa →Model weights file
Archivo de pesos es artefacto que contiene parámetros aprendidos del modelo.
Ver definición completa →Local API authentication
Autenticación de API local es control de acceso aplicado a endpoints de inferencia internos.
Ver definición completa →CPU backend
Backend de CPU es implementación de operaciones optimizada para procesador general.
Ver definición completa →CUDA backend
Backend de CUDA es implementación que ejecuta operaciones mediante CUDA.
Ver definición completa →Metal backend
Backend de Metal es implementación que usa la API Metal en dispositivos Apple.
Ver definición completa →ROCm backend
Backend de ROCm es implementación que usa la plataforma de cómputo de AMD.
Ver definición completa →Vulkan backend
Backend de Vulkan es implementación de cómputo sobre Vulkan.
Ver definición completa →DirectML backend
Backend DirectML es backend de inferencia acelerada de Microsoft sobre DirectX.
Ver definición completa →Local model cache
Caché local de modelos es directorio que conserva modelos descargados para reutilización.
Ver definición completa →Model checksum
Checksum de modelo es huella usada para verificar integridad de un artefacto.
Ver definición completa →Local inference queue
Cola local de inferencia es solicitudes pendientes cuando la capacidad está ocupada.
Ver definición completa →Local GPU compatibility
Compatibilidad de GPU local es correspondencia entre hardware, drivers y backend.
Ver definición completa →Local power consumption
Consumo eléctrico local es energía utilizada por el equipo al ejecutar el modelo.
Ver definición completa →Model format conversion
Conversión de formato de modelo es transformación de un modelo entre representaciones compatibles.
Ver definición completa →Core ML
Core ML es framework de Apple para ejecutar modelos en sus dispositivos.
Ver definición completa →GPU layer offload
Descarga de capas a GPU es asignación selectiva de capas a memoria y cómputo GPU.
Ver definición completa →Model weight download
Descarga de pesos es un concepto relacionado con formas de acceso, distribución y despliegue de modelos.
Ver definición completa →Partial GPU offload
Descarga parcial a GPU es ejecución de una parte del modelo en GPU y otra en CPU.
Ver definición completa →Air-gapped deployment
Despliegue aislado de red es operación en un entorno sin conexión a redes externas.
Ver definición completa →LAN deployment
Despliegue en LAN es servicio local accesible dentro de una red interna.
Ver definición completa →Edge AI
Edge AI es procesamiento de IA cerca del origen de los datos.
Ver definición completa →Local inference
Ejecución local es generación de resultados en hardware local.
Ver definición completa →Disconnected environment
Entorno desconectado es infraestructura con conectividad externa ausente o muy restringida.
Ver definición completa →Model disk footprint
Espacio en disco del modelo es almacenamiento ocupado por pesos y artefactos.
Ver definición completa →Local model mirror
Espejo local de modelos es repositorio interno que replica artefactos aprobados.
Ver definición completa →Model eviction
Evicción de modelo es descarga de un modelo de memoria para liberar capacidad.
Ver definición completa →Loopback binding
Exposición en loopback es escucha restringida a la propia máquina.
Ver definición completa →Local network binding
Exposición en red local es escucha del servidor en interfaces de la LAN.
Ver definición completa →CPU fallback
Fallback a CPU es ejecución alternativa en CPU cuando falla o falta aceleración.
Ver definición completa →GGUF format
Formato GGUF es formato binario que almacena tensores y metadatos para runtimes GGML.
Ver definición completa →Open Neural Network Exchange
Formato ONNX es formato interoperable para representar gráficos de modelos.
Ver definición completa →SafeTensors format
Formato SafeTensors es formato de tensores diseñado para carga segura y eficiente.
Ver definición completa →Weight sharding
Fragmentación de pesos es división de parámetros en varios archivos o dispositivos.
Ver definición completa →On-device inference
Inferencia en dispositivo es ejecución del modelo en móvil, ordenador o dispositivo embebido.
Ver definición completa →Hybrid CPU-GPU inference
Inferencia híbrida CPU-GPU es reparto de operaciones entre CPU y GPU.
Ver definición completa →Local time to first token
Latencia hasta el primer token local es tiempo desde la solicitud hasta el primer token.
Ver definición completa →LiteRT
LiteRT es runtime de Google para inferencia en dispositivos y edge.
Ver definición completa →Local context length
Longitud de contexto local es contexto máximo configurado según memoria disponible.
Ver definición completa →Device mapping
Mapeo de dispositivos es asignación de tensores o capas a dispositivos concretos.
Ver definición completa →Memory mapping
Mapeo de memoria es acceso a un archivo mediante el espacio de memoria virtual.
Ver definición completa →Local KV cache memory
Memoria de caché KV local es memoria consumida por el estado de atención durante generación.
Ver definición completa →Local model metadata
Metadatos del modelo local es información de arquitectura, licencia, tokenizer y configuración.
Ver definición completa →On-device model
Modelo en dispositivo es modelo preparado para ejecutarse en el dispositivo final.
Ver definición completa →Local model
Modelo local es modelo almacenado y ejecutado bajo control directo del usuario.
Ver definición completa →Diagnóstico de procesos
Software interno a medida
Automatización de tareas repetitivas
Integración de sistemas y APIs
IA aplicada solo cuando aporta valor
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