Cuantización de modelos locales: cuánta VRAM ahorras y qué pierdes
Cálculo de memoria de pesos y caché KV, formatos GGUF, GPTQ y AWQ, y cómo medir la pérdida de calidad antes de quedarte con un modelo cuantizado.
Latencia, GPU, límites, reintentos, observabilidad y lo que cuesta de verdad cada token.

Cálculo de memoria de pesos y caché KV, formatos GGUF, GPTQ y AWQ, y cómo medir la pérdida de calidad antes de quedarte con un modelo cuantizado.

Cómo descomponer la latencia de un LLM en primer token y generación, y qué técnicas reducen cada parte: streaming, caché de prefijos, batching y menos tokens de salida.