Guías, notas de investigación y lo que aprendemos creando modelos.
Lista respaldada por investigacion de funciones de IA que impulsan retencion y engagement en apps moviles. Que quieren los usuarios, que ignoran y como priorizar funciones de IA basandose en datos de comportamiento real.
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Tres caminos para IA en Flutter. APIs en la nube via el paquete http, TensorFlow Lite para tareas clasicas de ML y LLMs en el dispositivo via llama.cpp para generacion de texto. Una comparacion practica para desarrolladores Dart.
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Tres caminos para agregar IA a tu app iOS. Core ML para tareas comunes, APIs en la nube para capacidad completa de LLM y modelos en el dispositivo via llama.cpp para costo y privacidad. Una comparacion practica para desarrolladores Swift.
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Como agregar funciones de IA a apps React Native. Integracion de API en la nube con fetch, inferencia en el dispositivo con bindings de llama.cpp, y una ruta de migracion practica de uno al otro.
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Tus logs existentes de API de IA en la nube son un dataset de entrenamiento listo para usar. Como extraer, limpiar y formatear logs de interacciones de API en datos de fine-tuning para un modelo en el dispositivo.
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Una comparacion practica de los mejores modelos de lenguaje pequenos para despliegue movil. Llama 3.2, Gemma 3, Phi-4 Mini y Qwen 2.5 evaluados para inferencia en el dispositivo via llama.cpp.
Leer el artículoUna comparacion lado a lado de Claude de Anthropic y los modelos GPT de OpenAI para integracion en apps moviles. Precios, limites de tasa, capacidades y cuando ninguno es la respuesta correcta.
Leer el artículoPrompt engineering es rápido y flexible. Fine-tuning es preciso y barato a escala. Esta es la comparación práctica para desarrolladores móviles decidiendo entre ambos enfoques.
Leer el artículoRAG es la solución habitual para dar conocimiento de dominio a la IA. Pero en móvil, RAG reintroduce la dependencia del servidor que intentas eliminar. Fine-tuning integra el conocimiento directamente en el modelo.
Leer el artículoLa API de Gemini de Google ofrece precios agresivos e integracion nativa con Android. Esto es lo que realmente cuestan los precios a escala, donde termina el nivel gratuito y cuando los modelos en el dispositivo tienen mas sentido.
Leer el artículoComo usar los modelos Gemma 3 de Google para IA movil en el dispositivo. Seleccion de modelo, fine-tuning con LoRA, exportacion GGUF y despliegue via llama.cpp en iOS y Android.
Leer el artículoUna guia completa para usar los modelos Llama 3.2 1B y 3B de Meta en apps moviles. Fine-tuning con LoRA, exportacion a GGUF y despliegue en iOS y Android via llama.cpp.
Leer el artículoIntegra llama.cpp en una app Android con Kotlin. Cubre bindings JNI, aceleracion GPU Vulkan, carga de modelos, gestion de memoria y pruebas en dispositivos.
Leer el artículoGuia paso a paso para integrar llama.cpp en una app iOS. Configuracion del proyecto, aceleracion GPU con Metal, carga de modelos, streaming de tokens y gestion de memoria para despliegue en produccion.
Leer el artículoVelocidades reales de tokens con llama.cpp para modelos de 1B y 3B en Snapdragon, Tensor, Exynos y Dimensity, y la RAM que necesita cada nivel.
Leer el artículoDatos reales de benchmarks para ejecutar LLMs en iPhones via llama.cpp. Velocidades de generacion de tokens, uso de memoria y comportamiento termico en modelos de iPhone desde el iPhone 12 hasta el iPhone 16 Pro.
Leer el artículoUn plan de migracion paso a paso para mover tu app movil de APIs de IA en la nube a inferencia en el dispositivo. Extraccion de datos, fine-tuning, integracion, pruebas, despliegue y monitoreo.
Leer el artículoComo construir funciones de IA que funcionan sin conexion a internet. Modelos en el dispositivo, patrones de arquitectura offline-first y los casos de uso donde la IA sin conexion no es opcional.
Leer el artículoPatrones de arquitectura para construir un asistente conversacional de IA que se ejecuta completamente en el dispositivo del usuario. Selección de modelo, gestión de conversaciones, patrones de UI y consideraciones de producción.
Leer el artículoComo elegir el tamano de modelo correcto para tu app movil. Desglose de capacidades, requisitos de dispositivo, benchmarks de calidad y el factor de fine-tuning que cambia las matematicas.
Leer el artículoComo ejecutar modelos de lenguaje directamente en el telefono del usuario en una app React Native. Configuracion, carga de modelos, generacion con streaming y consideraciones multiplataforma usando llama.rn.
Leer el artículoComo construir busqueda semantica que se ejecuta completamente en el telefono del usuario. Embeddings locales, similaridad vectorial y consultas en lenguaje natural sobre contenido del usuario sin servidor ni API.
Leer el artículoEl desglose completo de economía unitaria para IA en dispositivo vs APIs en la nube. Costos fijos, costos variables, análisis de punto de equilibrio y el modelo financiero para escalar funciones de IA móvil de forma rentable.
Leer el artículoComo construir funciones de redaccion con IA que funcionan sin internet. Respuestas de correo, sugerencias de mensajes, expansion de notas y plantillas de contenido generadas completamente en el dispositivo del usuario.
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