<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Servicio LLM on SoloSoft</title><link>https://www.solosoft.dev/es/tags/servicio-llm/</link><description>Recent content in Servicio LLM 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/servicio-llm/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Xorbits Inference: Plataforma de Servicio LLM Escalable</title><link>https://www.solosoft.dev/es/post/xorbits-inference-2026/</link><pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.solosoft.dev/es/post/xorbits-inference-2026/</guid><description>&lt;p&gt;Desplegar modelos de lenguaje grandes en produccion es un desafio fundamentalmente diferente a entrenarlos. El entrenamiento requiere clusters masivos y semanas de computo, pero puede tolerar procesamiento por lotes y rendimiento variable. La inferencia en produccion requiere latencia consistente de sub-segundo, escalado elastico para manejar picos de trafico, gestion de multiples modelos en diferentes configuraciones de hardware y observabilidad en cada solicitud. La brecha entre un modelo entrenado y una infraestructura de servicio de grado de produccion es enorme.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Xorbits Inference (Xinference)&lt;/strong&gt; llena esta brecha con una plataforma de codigo abierto construida especificamente para servicio LLM escalable. Originalmente desarrollado como parte del ecosistema Xorbits para procesamiento distribuido de datos, Xinference ha crecido hasta convertirse en una de las plataformas de servicio de modelos de codigo abierto mas completas disponibles. Soporta una amplia gama de arquitecturas de modelos &amp;ndash; desde LLMs y modelos de embedding hasta modelos de vision-lenguaje y audio &amp;ndash; y proporciona las herramientas operativas necesarias para ejecutarlos de manera confiable a escala.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>