Descubre cómo solucionar el “falso 200 OK” de LM Studio implementando la tokenización nativa de Qwen 2.5 en Python. Incluye la aplicación interactiva completa de la Línea Booth de PINSAPIA y una guía didáctica con retos prácticos para explorar cómo “leen” las IA con el alumnado en el aula
Descubre el Proyecto Margaret Watts Hughes, un sistema de transcripción de voz (Speech-to-Text) y resumen inteligente de audio con IA 100% local. Desarrollado dentro de las iniciativas MonteSteam y AIDARAC del IES Monterroso, este proyecto enseña al alumnado a procesar notas de voz, generar actas automáticas de reunión y extraer listas de tareas con FastAPI y Qwen 2.5 en el puerto 8048, honrando a la pionera británica que inventó el eidófono y las primeras figuras geométricas de la voz.
Aprende a implementar el Proyecto Ingrid Daubechies, un sistema de RAG Vectorial y búsqueda semántica local sobre PDFs y documentos de texto utilizando FastAPI, Uvicorn y LM Studio. Desarrollado dentro de las iniciativas MonteSteam y AIDARAC del IES Monterroso, este proyecto enseña al alumnado a procesar información mediante embeddings (nomic-embed-text) y similitud del coseno, logrando respuestas precisas, 100% privadas y sostenibles sin depender de APIs en la nube.
Guía paso a paso para construir un agente de Inteligencia Artificial 100% local, privado y sin costes de API mediante la técnica de Function Calling (Tool Calling). Utilizando Qwen 2.5 3B en LM Studio y un servidor con FastAPI, el proyecto enseña a conectar un LLM con herramientas ejecutables en Python (cálculo matemático, sensores y generación de gráficos con Matplotlib) mostrando además la trazabilidad de los datos en tiempo real.