RunPod Blog
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Runpod publica una guía para ejecutar modelos de difusión con JAX: desde configurar el entorno en un GPU pod hasta la primera inferencia, sin depender de hardware local.
Runpod patrocinó TreeHacks 2026: un hackatón en Stanford con 36 horas de cómputo en GPU
Runpod patrocinó TreeHacks 2026 en Stanford: en 36 horas, los equipos crearon proyectos en GPU en la nube, desde la búsqueda de fármacos contra el cáncer hasta otros prototipos.
Runpod se conecta a Cursor y Claude Code mediante MCP: infraestructura GPU desde el chat
Runpod añade soporte para MCP: desde Cursor y Claude Code se pueden lanzar Pods, desplegar endpoints y gestionar infraestructura GPU sin abrir la consola web.
RunPod analiza 4 métodos de cuantización: de FP16 a INT4, la memoria se reduce a una cuarta parte
RunPod compara PTQ, QAT, precisión mixta y cuantización dinámica. Pasar de FP16 a INT4 reduce la memoria de los pesos a una cuarta parte, pero resta precisión.
Mochi 1 de Genmo: un modelo de vídeo abierto de 10 mil millones de parámetros bajo Apache 2.0
Genmo publica Mochi 1, un modelo de difusión text-to-video de 10 mil millones de parámetros con licencia Apache 2.0. RunPod ya explica cómo desplegarlo en la nube.
Runpod publica su resumen: Llama-2 con contexto de 32k tokens y SDXL 1.0 de acceso público
El segundo RoundUp de la nube GPU Runpod recoge dos lanzamientos: Llama-2 con ventana de 32 mil tokens y SDXL 1.0 público. Qué hay tras las cifras y cuánta VRAM exigen.
RunPod calcula que 4 GPU A100 en la nube salen $124 000 más baratas que on-premise en 3 años
RunPod comparó la nube con un clúster propio de cuatro A100 a tres años y calcula un ahorro superior a $124 000. Analizamos qué aguanta de esa cifra y qué no.
Runpod: cómo configurar un SSH completo para SCP e IDE en pods con GPU
Runpod publica una guía para configurar un demonio SSH completo en pods con GPU. Con él funcionan SCP, SFTP y la conexión de IDE, algo que el acceso por proxy no admite por defecto.
Image Mixer combina varias imágenes en una sola entrada para img2img en Stable Diffusion
RunPod analiza Image Mixer, una herramienta que mezcla varias imágenes en una fuente híbrida para img2img en Stable Diffusion. La guía incluye la instalación y el flujo de trabajo.
Runpod patrocina Project Odyssey, el concurso de cine con IA de código abierto de CivitAI
La nube de GPU Runpod respalda el concurso de películas con IA Project Odyssey, de CivitAI. El anuncio no revela el premio ni los créditos, y la publicación parece material de archivo de 2024.
Deep Cogito entrenó la familia Cogito v1 en la infraestructura de Runpod en su camino hacia la ASI
La startup Deep Cogito, de San Francisco, entrenó los modelos abiertos Cogito v1 en Runpod. Su meta declarada es la superinteligencia artificial; la gama va de 3B a 70B parámetros.
Runpod muestra cómo desplegar Llama 3.1 8B en vLLM sin servidores propios
Runpod Blog publica una guía para ejecutar Llama 3.1 8B Instruct con vLLM en Serverless: la GPU se factura por segundo y los workers escalan desde cero según la carga.
Runpod explica cómo crear una plantilla propia de Vlad Diffusion para ejecutarla en GPU en la nube
Runpod publica una guía para crear una plantilla propia de Vlad Diffusion: el popular fork de Stable Diffusion se lanza en una GPU en la nube desde una imagen lista, sin configuración manual.
RunPod publica una guía para migrar de la API de OpenAI a un LLM propio con pesos abiertos
RunPod publica una guía para migrar de la API de OpenAI a un LLM de pesos abiertos autoalojado, dirigida a equipos que chocan con los límites y las facturas por tokens.
Runpod muestra cómo levantar tu propia API en Serverless en cuatro pasos
Runpod publica una guía de Serverless: función handler en Python, cinco rutas de API y despliegue desde una imagen Docker con pago por segundo de GPU. Así funciona.
Runpod muestra cómo GuideLLM ayuda a exprimir al máximo vLLM
Runpod publica una guía de GuideLLM: la herramienta simula carga real sobre vLLM y mide TTFT, ITL y rendimiento para calcular con más precisión el coste de la GPU.
RunPod muestra cómo desplegar Stable Diffusion A1111 como API serverless
Un videotutorial de generativelabs.co explica paso a paso cómo desplegar Stable Diffusion A1111 como API en RunPod Serverless: la GPU se activa bajo demanda y no se paga por el tiempo de inactividad.
Runpod muestra cómo desplegar un worker Serverless para GPU desde una plantilla de GitHub en tres pasos
Runpod detalla el camino desde una plantilla de GitHub hasta un endpoint Serverless funcional: crear, probar y desplegar. Solo se paga por el tiempo de procesamiento de las solicitudes.