La inteligencia artificial local está ganando terreno, y cada vez más desarrolladores buscan formas eficientes de compartir recursos, como las unidades de procesamiento gráfico (GPU). Según reportes recientes, se están explorando estrategias para que varios desarrolladores puedan utilizar una única GPU, optimizando así el uso de hardware.
Además, la gestión de la memoria se ha convertido en un aspecto crucial al ejecutar múltiples modelos de IA de forma local. Se están investigando y aplicando diversas estrategias para optimizar el uso de la memoria y permitir la ejecución simultánea de varios modelos sin comprometer el rendimiento.
Para aquellos que prefieren un entorno de desarrollo más flexible, Linux se presenta como una opción ventajosa para la ejecución de modelos de lenguaje grandes (LLM) locales. Algunos usuarios afirman que la experiencia es considerablemente más sencilla en Linux que en Windows.
Lectura relacionada