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0xSojalSec

0xSojalSec/LLMs-local

Una lista seleccionada de plataformas, motores, interfaces, modelos, herramientas y tutoriales para ejecutar LLMs localmente en tu propio hardware.

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Último commit
hace 4 meses

¿Qué es?

LLMs-local es una lista seleccionada de recursos para ejecutar modelos de lenguaje grandes en tu propio equipo, en lugar de usar una API alojada. Está organizada en secciones sobre plataformas y motores de inferencia, interfaces de usuario, modelos específicos de pesos abiertos, frameworks de agentes, servidores de Model Context Protocol, generación aumentada por recuperación, agentes de programación, capas de memoria, herramientas de evaluación, hardware y tutoriales.

Las entradas enlazan a proyectos como Ollama, llama.cpp, vLLM, LM Studio y Open WebUI, con una breve descripción de cada uno. La lista también incluye proveedores de modelos y tablas de clasificación de benchmarks, para que los lectores puedan comparar opciones antes de elegir una combinación de herramientas.

El repositorio es una colección de enlaces, no un paquete de software, así que no tiene código propio que instalar o ejecutar.

Funciones clave

  • 01Incluye motores de inferencia local como llama.cpp, Ollama, vLLM y MLX-LM, con breves descripciones de cada uno.
  • 02Agrupa interfaces de chat como Open WebUI, clientes similares a LM Studio y SillyTavern.
  • 03Incluye frameworks de agentes, servidores MCP y herramientas de RAG compatibles con modelos locales.
  • 04Incluye información sobre hardware y tutoriales sobre prompts, contexto e inferencia.

Casos de uso

  • Elegir un motor de inferencia o una aplicación de escritorio para ejecutar modelos en una computadora personal.
  • Encontrar una interfaz de chat local o un asistente de programación para usar con modelos de pesos abiertos.
  • Explorar los modelos abiertos y benchmarks disponibles antes de configurar una combinación de herramientas local.

Antes de usarlo

  • No se especifica ninguna licencia, por lo que las condiciones de reutilización no están claras.

Temas

#llm#local-llm#inference#awesome-list#ai-tools#open-source-models

Preguntas frecuentes

¿Qué es LLMs-local?
Una lista seleccionada de plataformas, motores, interfaces, modelos, herramientas y tutoriales para ejecutar LLMs localmente en tu propio hardware. LLMs-local es una lista seleccionada de recursos para ejecutar modelos de lenguaje grandes en tu propio equipo, en lugar de usar una API alojada. Está organizada en secciones sobre plataformas y motores de inferencia, interfaces de usuario, modelos específicos de pesos abiertos, frameworks de agentes, servidores de Model Context Protocol, generación aumentada por recuperación, agentes de programación, capas de memoria, herramientas de evaluación, hardware y tutoriales.
¿LLMs-local es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
LLMs-local no declara ninguna licencia. Su código es público, pero sin licencia no tienes permiso explícito para reutilizarlo; consulta al autor antes de depender de él.
¿LLMs-local sigue mantenido?
Actualizado en los últimos 6 meses. El último commit de LLMs-local fue el 10 jun 2026.
¿Para qué puedo usar LLMs-local?
Elegir un motor de inferencia o una aplicación de escritorio para ejecutar modelos en una computadora personal. Encontrar una interfaz de chat local o un asistente de programación para usar con modelos de pesos abiertos. Explorar los modelos abiertos y benchmarks disponibles antes de configurar una combinación de herramientas local.
¿Dónde consigo LLMs-local?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/0xSojalSec/LLMs-local

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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