Open MCP Client: cliente MCP basado en web para conectarse rápidamente a cualquier servicio MCP.
Introducción General Open MCP Client es una herramienta de código abierto, lo más destacado es proporcionar una versión web del cliente MCP (Model Context Protocol), permitiendo a los usuarios conectarse a cualquier servidor MCP para chatear sin instalación. También ...
Sugerencias para generar un documento de requisitos del producto (PRD) sencillo
Prompt Words Usted es un gerente de producto senior y su objetivo es crear un documento completo de requisitos del producto (PRD) basado en las siguientes instrucciones. {{PROJECT_DESCRIPTION}} <...
Selección óptima de segmentos de texto y reordenación de URL en DeepSearch/DeepResearch
Si ya has leído el último artículo clásico de Jina, "Diseño e implementación de DeepSearch/DeepResearch", es posible que quieras profundizar en los detalles que pueden mejorar drásticamente la calidad de tus respuestas. Esta vez, nos centraremos en dos detalles: extraer texto óptimo de páginas web largas...
VACE: modelo de código abierto para la creación y edición de vídeo (no abierto)
Introducción VACE es un proyecto de código abierto desarrollado por Alitongyi Visual Intelligence Lab (ali-vilab), centrado en la creación y edición de vídeo. Se trata de una herramienta todo en uno que integra diversas funciones, como la generación de vídeos basados en referencias, la edición de contenidos de vídeo existentes, las modificaciones de localización y otras...
Experimente las funciones nativas de generación y edición de imágenes de Gemini 2.0 Flash.
El pasado mes de diciembre, Gemini 2.0 Flash se mostró por primera vez a un grupo selecto de probadores beta con sus capacidades de salida de imagen nativa. Los desarrolladores ya pueden experimentar esta nueva función en todas las regiones compatibles con Google AI Studio. Los desarrolladores pueden ...
Guía del usuario de la API de Ollama
Introducción Ollama proporciona una potente API REST que permite a los desarrolladores interactuar fácilmente con grandes modelos lingüísticos. Con la API de Ollama, los usuarios pueden enviar peticiones y recibir respuestas generadas por los modelos, aplicadas a tareas como el procesamiento del lenguaje natural, la generación de textos, etc. Este artículo ...
Personalización de Ollama en la GPU
Windows A continuación se muestra un ejemplo de cómo personalizar Ollama para que se ejecute en la GPU en un sistema Windows. Ollama utiliza por defecto la CPU para la inferencia. Para una inferencia más rápida, puede configurar Ollama para que utilice...
Almacenes de modelos personalizados Ollama
Tomando como ejemplo el sistema Windows, los modelos extraídos por Ollama se almacenan en la unidad C por defecto, si necesita extraer más de un modelo, la unidad C se llenará, afectando al espacio de almacenamiento de la unidad C. Por lo tanto, esta sección le mostrará cómo utilizar Ollama en Windows, Linux y Mac...
Modelo de importación personalizado de Ollama
Introducción En esta sección se aprende a utilizar Modelfile para personalizar la importación de modelos, que se divide en las siguientes secciones: Importar desde GGUF Importar desde Pytorch o Safetensors Importar desde Modelos Directamente Importar desde Modelos Personalizar el Prompt ...
Instalación y configuración de Ollama - docker article
Introducción En esta sección se explica cómo completar la instalación y configuración de Ollama en Docker. Docker es una tecnología de contenedores virtualizados que se basa en imágenes y puede iniciar una variedad de contenedores en segundos. Cada uno de estos contenedores es un entorno de ejecución completo que permite...