Viernes 23 de octubre de 2026 ·
Inferencia de LLM: cómo los modelos generan respuestas más rápido
Útil para
El artículo explica qué ocurre cuando un modelo de lenguaje genera una respuesta: produce un token cada vez, usando los pesos fijos del entrenamiento. Distingue la pausa inicial de la fase de generación continua en la GPU. Presenta vLLM como motor para acelerarla y propone un laboratorio práctico para medir el rendimiento en una máquina propia.
Qué significa
Para quien construye aplicaciones con IA, la velocidad, la memoria de la GPU y el coste de operación dependen de la inferencia, no solo del entrenamiento. Entender esas fases ayuda a diseñar servicios que respondan rápido a muchos usuarios.
Fuentes originales
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