Resultado de la API de MediaWiki
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"title": "Archivo:Mem por core.png",
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"ns": 6,
"title": "Archivo:Mem por core.png",
"pageid": 97,
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"img_sha1": "j8s6wt0vq365odhw0h6opxplam9y8dk",
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"user": "Administrador",
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{
"logid": 138,
"ns": 6,
"title": "Archivo:Uso por core.png",
"pageid": 96,
"logpage": 96,
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"type": "create",
"action": "create",
"user": "Administrador",
"timestamp": "2025-04-29T18:16:48Z",
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{
"logid": 137,
"ns": 6,
"title": "Archivo:Uso por core.png",
"pageid": 96,
"logpage": 96,
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"img_sha1": "mzbyitxaefbkuyv3p159exkfoncuj2e",
"img_timestamp": "2025-04-29T18:16:48Z"
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"type": "upload",
"action": "upload",
"user": "Administrador",
"timestamp": "2025-04-29T18:16:48Z",
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{
"logid": 136,
"ns": 6,
"title": "Archivo:Dashboard.jpg",
"pageid": 95,
"logpage": 95,
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"type": "create",
"action": "create",
"user": "Administrador",
"timestamp": "2025-04-28T21:36:11Z",
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{
"logid": 135,
"ns": 6,
"title": "Archivo:Dashboard.jpg",
"pageid": 95,
"logpage": 95,
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"img_sha1": "a3pwq5zn0wh9gc08hd36znnugmku3mr",
"img_timestamp": "2025-04-28T21:36:11Z"
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"type": "upload",
"action": "upload",
"user": "Administrador",
"timestamp": "2025-04-28T21:36:11Z",
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},
{
"logid": 134,
"ns": 6,
"title": "Archivo:DIFFUSERS-Rendimiento.png",
"pageid": 94,
"logpage": 94,
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"type": "create",
"action": "create",
"user": "Eosorio",
"timestamp": "2025-04-07T21:53:14Z",
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},
{
"logid": 133,
"ns": 6,
"title": "Archivo:DIFFUSERS-Rendimiento.png",
"pageid": 94,
"logpage": 94,
"params": {
"img_sha1": "cbn4jdpft0gj9j6gnvb6cztp6i74uzk",
"img_timestamp": "2025-04-07T21:53:14Z"
},
"type": "upload",
"action": "upload",
"user": "Eosorio",
"timestamp": "2025-04-07T21:53:14Z",
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},
{
"logid": 132,
"ns": 0,
"title": "Diffusers",
"pageid": 93,
"logpage": 93,
"params": {},
"type": "create",
"action": "create",
"user": "Eosorio",
"timestamp": "2025-04-07T21:50:00Z",
"comment": "P\u00e1gina creada con \u00ab== Introducci\u00f3n == Los modelos de difusi\u00f3n son arquitecturas generativas que permiten crear im\u00e1genes de alta calidad a partir de texto u otras modalidades. En esta gu\u00eda, se ense\u00f1ara el uso de diffusers de hugging face. Con lo que podr\u00e1 realizar inferencia utilizando el cluster. == Cargar m\u00f3dulos necesarios: == Para utilizar diffusers con compatibilidad AMD, se deben cargar los m\u00f3dulos: ml ai-inference El cual contiene todos paquetes de software necesari\u2026\u00bb"
},
{
"logid": 131,
"ns": 0,
"title": "VLLM API con m\u00f3dulos de software",
"pageid": 92,
"logpage": 92,
"params": {},
"type": "create",
"action": "create",
"user": "Eosorio",
"timestamp": "2025-04-07T21:21:23Z",
"comment": "P\u00e1gina creada con \u00abIntroducci\u00f3n En el contexto del NLHPC, se ofrecen dos herramientas principales para desplegar y realizar inferencia con LLMs: Ollama y vLLM. La elecci\u00f3n entre ambas depender\u00e1 del formato del modelo y de los requisitos espec\u00edficos de la implementaci\u00f3n: Ollama: Recomendado para utilizar modelos cuantizados. Recomendado para usuarios que no est\u00e9n familiarizados con el despliegue de LLM\u2019s dado la facilidad de uso que presenta la herramienta. vLLM: Ideal\u2026\u00bb"
}
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