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Ejecute modelos de inteligencia artificial masivos localmente

Colibri es un motor basado en el lenguaje C que permite ejecutar modelos de mezcla de expertos (Mixture of Experts) a gran escala en computadoras locales con bajos requisitos de hardware. Al procesar capas de expertos mediante transmisión desde el disco, hace posible ejecutar modelos de IA de alta capacidad en hardware limitado.

Actualizaciones

  • 11 de septiembre de 2026: Estrellas 27,608 → 27,610, última versión v1.10.2 (6 de septiembre de 2026).

Qué aporta

  • Ejecuta modelos de alta capacidad en hardware limitado
  • Gestiona VRAM, RAM y memoria de disco como una sola capa
  • Proporciona eficiencia mediante el procesamiento de capas de expertos por transmisión

Instalación

Compilando desde el código fuente
git clone https://github.com/JustVugg/colibri && cd colibri/c
./setup.sh                                # checks gcc/OpenMP, builds, self-tests

Ejecución

Iniciar interfaz de chat
cd c
make deepseek-v4
python ./coli chat --model /path/to/DeepSeek-V4-Flash --ram 32
# also: coli run / coli serve / coli web
# Windows CUDA tier: make cuda-dsv4-dll CUDA_ARCH=portable  (+ make cuda-dsv4-dg-dll on RTX 50)

Si no programa

🤖 Pegue esto en su agente (Claude Code · Codex · Antigravity)

Quiero ejecutar modelos de inteligencia artificial a gran escala en mi computadora local utilizando el motor Colibri. Ayúdame a configurarlo para utilizar mis recursos de hardware (VRAM, RAM y disco NVMe) de la manera más eficiente posible. Explica paso a paso cómo puedo optimizar y ejecutar modelos como GLM o DeepSeek según la capacidad de memoria de mi sistema.

Términos relacionados del glosario

Mixture of ExpertsVRAMRAMArtificial Intelligence
Para quién esEstá destinado a investigadores y desarrolladores que deseen ejecutar modelos de lenguaje grandes en su propia computadora con recursos de hardware limitados.
LicenciaApache-2.0

Enlaces

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