Los modelos de inteligencia artificial generativa están transformando la manera en que interactuamos con la tecnología, y deepseek-r1 es uno de los más prometedores en la biblioteca de Ollama. Este modelo, diseñado para tareas de búsqueda y análisis, destaca por su eficiencia y precisión. En esta guía, te explicamos cómo instalarlo en Ollama y las configuraciones recomendadas … [Leer más...] acerca de Cómo instalar deepseek-r1 en Ollama: Una guía rápida
DeepSeek y la revolución en el entrenamiento de IA: ¿El fin del dominio de Nvidia?
En los últimos años, el desarrollo de modelos de inteligencia artificial ha estado fuertemente condicionado por la necesidad de contar con enormes capacidades de cálculo. Esto ha posicionado a las GPUs de Nvidia como un recurso esencial para cualquier empresa que desee desarrollar modelos avanzados. Sin embargo, esta dependencia del hardware de alta gama ha representado una … [Leer más...] acerca de DeepSeek y la revolución en el entrenamiento de IA: ¿El fin del dominio de Nvidia?
Cómo instalar paquetes en Jupyter Notebook de forma eficiente: Guía completa con ejemplo
Cuando trabajas en un proyecto en Jupyter Notebook, a menudo es necesario instalar paquetes adicionales para incorporar nuevas funcionalidades. Esto puede volverse problemático si planeas compartir tu notebook con otros usuarios, ya que pedirles que instalen manualmente los paquetes necesarios puede ser tedioso y propenso a errores.Sin embargo, existe una forma eficiente de … [Leer más...] acerca de Cómo instalar paquetes en Jupyter Notebook de forma eficiente: Guía completa con ejemplo
Cómo determinar el número de componentes en PCA usando la varianza explicada acumulada
El análisis de componentes principales (PCA, por sus siglas en inglés) es una técnica ampliamente utilizada para reducir la dimensionalidad en conjuntos de datos. Una de las decisiones clave al aplicar PCA es determinar el número de componentes que se deben seleccionar, logrando un equilibrio entre capturar la mayor cantidad de información posible y evitar redundancias … [Leer más...] acerca de Cómo determinar el número de componentes en PCA usando la varianza explicada acumulada
Cómo ejecutar modelos de lenguaje en local: Guía fácil para usar LM Studio en tu ordenador
Los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM, por sus siglas en inglés) han ganado popularidad debido a su capacidad para generar texto, responder preguntas, traducir y más. Siendo una de las principales tendencias actualmente en inteligencia artificial. Aunque muchos usuarios están acostumbrados a usarlos mediante servicios basados en la nube, como ChatGPT o Claude, pocos saben … [Leer más...] acerca de Cómo ejecutar modelos de lenguaje en local: Guía fácil para usar LM Studio en tu ordenador
Optimización de cálculos vectorizados con NumPy: Aprovechando Numpy para reemplazar bucles
El uso de bucles para procesar grandes volúmenes de datos o realizar cálculos matemáticos intensivos en Python puede resultar lento e ineficiente. Aunque los bucles son fáciles de implementar y leer, la necesidad de evaluar repetidamente las mismas líneas de código limita la eficiencia del intérprete de Python, impidiendo que las operaciones se realicen de manera óptima en el … [Leer más...] acerca de Optimización de cálculos vectorizados con NumPy: Aprovechando Numpy para reemplazar bucles
Evaluar similitudes entre señales: Cómo calcular la correlación cruzada con np.correlate() en NumPy
En el análisis de señales y series temporales, una de las tareas más comunes es medir la similitud entre dos conjuntos de datos. Este proceso, conocido como correlación cruzada, es fundamental para identificar patrones recurrentes, determinar retrasos entre señales o realizar comparaciones en áreas como el procesamiento de audio, meteorología y finanzas. Sin embargo, calcular … [Leer más...] acerca de Evaluar similitudes entre señales: Cómo calcular la correlación cruzada con np.correlate() en NumPy
Detectan paquetes maliciosos en NPM diseñados para comprometer claves privadas y datos sensibles
En los últimos días, se han identificado varios paquetes maliciosos en el repositorio de Node Package Manager (NPM), que representan un riesgo significativo para la seguridad de desarrolladores y usuarios. Estos paquetes están diseñados para robar claves privadas de criptomonedas, interceptar datos confidenciales y, en algunos casos, borrar información crítica de los sistemas … [Leer más...] acerca de Detectan paquetes maliciosos en NPM diseñados para comprometer claves privadas y datos sensibles
Descubren paquetes maliciosos en PyPI diseñados para robar claves privadas
Recientemente, se ha informado sobre la detección de nuevos paquetes maliciosos en el repositorio de Python Package Index (PyPI). Estos paquetes están diseñados específicamente para robar claves privadas de criptomonedas Solana y comprometer la seguridad de los sistemas afectados. Este incidente pone en evidencia, una vez más, la vulnerabilidad de los repositorios públicos … [Leer más...] acerca de Descubren paquetes maliciosos en PyPI diseñados para robar claves privadas
Dependencies y PeerDependencies en Node.js: Guía completa para entender y usar correctamente las dependencias
Node.js es un entorno que facilita el desarrollo de aplicaciones utilizando paquetes y módulos que deben ser importados en los proyectos. Por ello, la gestión de dependencias es clave al crear una biblioteca o aplicación. Ahí es donde entran en juego las opciones del archivo package.json, como dependencies y peerDependencies, que, aunque pueden parecer similares, tienen … [Leer más...] acerca de Dependencies y PeerDependencies en Node.js: Guía completa para entender y usar correctamente las dependencias
Anotaciones dinámicas en Matplotlib: Cómo usar mplcursors para destacar puntos clave al mover el cursor
Incluir anotaciones en gráficos es fundamental para resaltar la información relevante, especialmente al analizar grandes volúmenes de datos o cuando la interpretación de estos no es inmediata. Sin embargo, un exceso de anotaciones estáticas puede saturar los gráficos y dificultar su lectura. Por ejemplo, en un gráfico de dispersión con cientos de puntos, añadir etiquetas para … [Leer más...] acerca de Anotaciones dinámicas en Matplotlib: Cómo usar mplcursors para destacar puntos clave al mover el cursor
Ordenadores para Machine Learning e IA 2025: Guía para elegir el equipo ideal
Elegir el equipo adecuado para proyectos de Machine Learning e Inteligencia Artificial (IA) es un factor clave para alcanzar los objetivos propuestos. Tanto si estás dando tus primeros pasos en este campo, investigando nuevas fronteras tecnológicas, como si simplemente disfrutas explorando estas herramientas por hobby, contar con hardware adecuado puede marcar la diferencia. … [Leer más...] acerca de Ordenadores para Machine Learning e IA 2025: Guía para elegir el equipo ideal