<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Optimization on SoloSoft</title><link>https://www.solosoft.dev/es/tags/optimization/</link><description>Recent content in Optimization on SoloSoft</description><generator>Hugo</generator><language>es-es</language><lastBuildDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.solosoft.dev/es/tags/optimization/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Prompt Poet: El Framework Open-Source de Ingeniería de Prompts de Character.AI</title><link>https://www.solosoft.dev/es/post/prompt-poet-2026/</link><pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.solosoft.dev/es/post/prompt-poet-2026/</guid><description>&lt;p&gt;La ingeniería de prompts ha evolucionado de una habilidad de nicho a una disciplina crítica en el desarrollo de aplicaciones de IA. La diferencia entre un buen prompt y uno excelente puede determinar si una aplicación LLM entrega resultados precisos y fiables o produce una salida inconsistente y propensa a errores. &lt;strong&gt;Prompt Poet&lt;/strong&gt; de Character.AI aporta rigor de ingeniería a este proceso, proporcionando un marco estructurado para diseñar, probar y optimizar prompts a escala.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Character.AI opera una de las plataformas de IA de consumo más grandes del mundo, sirviendo a millones de usuarios diariamente a través de miles de personajes de IA distintos. Gestionar prompts a esta escala &amp;ndash; donde cada personaje tiene rasgos de personalidad únicos, límites de conocimiento y patrones de interacción &amp;ndash; requiere herramientas mucho más allá de lo que los archivos de texto simples o la experimentación ad-hoc pueden proporcionar. Prompt Poet surgió de esta necesidad real de una gestión sistemática de prompts.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>TensorRT-LLM: La Biblioteca de Codigo Abierto de NVIDIA para Inferencia de LLM Optimizada</title><link>https://www.solosoft.dev/es/post/tensorrt-llm-inference-2026/</link><pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.solosoft.dev/es/post/tensorrt-llm-inference-2026/</guid><description>&lt;p&gt;Implementar modelos de lenguaje grandes en produccion requiere mas que solo cargar pesos en una GPU. Para lograr rendimiento y latencia aceptables, necesita fusion de kernels, optimizacion de atencion, gestion de memoria y cuantizacion, todo ajustado para su hardware especifico. &lt;strong&gt;TensorRT-LLM&lt;/strong&gt; de NVIDIA proporciona todo esto en una unica biblioteca de codigo abierto que extrae el maximo rendimiento de las GPUs NVIDIA para inferencia de LLM y generacion visual.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;TensorRT-LLM, alojado en &lt;a href="https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM"&gt;github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM&lt;/a&gt;, es la biblioteca oficial de optimizacion de inferencia de NVIDIA para modelos de lenguaje grandes y modelos generativos visuales. Incluye implementaciones de kernels de ultima generacion para atencion (FlashAttention, PageAttention), cuantizacion (FP8, INT4, INT8, INT4-AWQ) y procesamiento por lotes en vuelo. La biblioteca compila modelos en archivos de motor optimizados que se ejecutan eficientemente en la linea de GPUs de NVIDIA desde las arquitecturas Turing hasta Blackwell.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>