Modelos de IA Locales (LLMs)

Que el Modelos de IA (LLMs) La página te permite gestionar y configurar los modelos de IA almacenados localmente en tu dispositivo. Aquí, puedes elegir qué modelos haces disponibles para compartir, verificar los saldos de tokens y eliminar modelos que ya no necesites.

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Gestión de tus modelos de IA#

Cada modelo de IA listado en esta página representa un modelo actualmente instalado en tu dispositivo.

• Interruptor de encendido/apagado:
  • Usa este interruptor para habilitar o deshabilitar un modelo de IA para compartir dentro de la red ShareAI.
  • Cuando está activado ENCENDIDO, tu dispositivo pone el modelo a disposición de otros usuarios, y puedes ganar tokens por las tareas procesadas usando este modelo.

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Eliminación de modelos de IA#

Para eliminar un modelo de IA de tu dispositivo:

• Haga clic en el Botón Eliminar modelo junto al interruptor.
• Confirma tu acción cuando se te solicite.

Nota:

• Eliminar un modelo de IA lo elimina permanentemente de tu dispositivo. Si necesitas este modelo nuevamente más adelante, tendrás que reinstalarlo.
• Asegúrate de que el modelo esté activado APAGADO antes de intentar la eliminación para evitar cualquier interrupción.

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Advertencias de VRAM Explicadas#

• VRAM por debajo de lo recomendado: Esta advertencia indica que el modelo de IA funcionará, pero la VRAM de tu GPU es inferior a la óptima para un mejor rendimiento.
• VRAM mínima no cumplida: No puedes activar ni compartir este modelo porque tu dispositivo carece de suficiente VRAM de GPU.

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Balance de Tokens#

Cada modelo muestra el saldo actual de tokens que has ganado al compartir ese modelo dentro de la red. Si tu saldo es negativo, esto indica tareas recientes procesadas sin suficientes tokens, generalmente debido a la configuración de “Prioridad sobre mi propio dispositivo”.

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Recomendaciones#

• Mantén múltiples modelos activos para mejorar tu contribución y aumentar la posibilidad de recibir tareas.
• Revisa regularmente el rendimiento del modelo y los requisitos de VRAM para garantizar un rendimiento óptimo del dispositivo y la generación de tokens.

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