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LlamaStash quiere convertirse en la alternativa a Ollama para ejecutar IA local con llama.cpp

Ejecutar modelos de inteligencia artificial de forma local suele implicar elegir entre dos caminos: el máximo rendimiento de llama.cpp, a costa de una configuración manual, o la simplicidad de Ollama, que facilita la puesta en marcha pero añade una capa adicional de abstracción. Un nuevo proyecto de código abierto llamado LlamaStash busca situarse entre ambos enfoques, ofreciendo una experiencia simplificada

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La idea de que hace falta una suscripción de 20 dólares al mes o una API de pago para tener un agente de Inteligencia Artificial funcional empieza a quedarse vieja. En 2026 ya existe un ecosistema suficientemente maduro para construir un agente capaz de razonar, usar herramientas y automatizar tareas sin depender de OpenAI o Anthropic y, en muchos casos,

DeepSeek-R1 con Ollama: Instalar IA localmente sin depender de la nube

En el mundo de la inteligencia artificial, la privacidad y el acceso sin restricciones a modelos avanzados de procesamiento de lenguaje son cada vez más demandados. DeepSeek-R1 se posiciona como una opción destacada dentro del ecosistema open-source, permitiendo ejecutar un modelo potente de IA sin conexión a Internet. Gracias a Ollama, una plataforma que facilita la instalación y gestión de

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