Último blog

Descubre cómo un sistema vectorial privado rastrea una fuente a través de fragmentos, embeddings, índices, cachés, réplicas, copias de seguridad y modelos para demostrar su eliminación.

Descubre por qué los registros de los agentes crecen debido a la ramificación, la procedencia, los reintentos, las instantáneas, las comprobaciones de políticas y las cargas útiles duplicadas, incluso cuando las herramientas devuelven pocos datos.

Descubre cómo los ID de traza, los spans, la propagación del contexto, los enlaces asíncronos, los campos semánticos, el muestreo y la redacción revelan el recorrido completo de una solicitud de IA local.

Descubre cómo un servicio local de IA compartido administra los tokens, el tiempo del acelerador, la memoria, las herramientas, los reintentos y la espera en cola de cada solicitud antes de que los recursos se descontrolen.

Aprende cómo las particiones del modelo, las transferencias de activación, la velocidad de Ethernet, la latencia, el equilibrio entre dispositivos y la recuperación determinan si la inferencia distribuida en casa resulta útil.

Descubre cómo la colocación de modelos, la paginación de memoria, la planificación, los adaptadores, el aislamiento de la caché y la expropiación permiten que varios modelos locales compartan una GPU.

Descubre cómo un servicio de IA local detecta la sobrecarga de la GPU, conserva el estado compatible, deriva el trabajo a la CPU y ofrece un funcionamiento degradado más lento, pero controlado.

Descubre cómo los requisitos operativos, estacionales, de auditoría, privacidad y almacenamiento determinan distintos períodos de retención para los eventos de automatización del hogar.