<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>Mario Campos — Blog</title><description>Notas sobre infraestructura, fiabilidad, plataformas y liderazgo técnico, de alguien que ha estado a los dos lados de la guardia.</description><link>https://mariojcr.com/</link><language>es</language><item><title>Exprimiendo vLLM en AMD Strix Halo: 2,3 veces llama.cpp con carga</title><link>https://mariojcr.com/es/blog/vllm-en-amd-strix-halo/</link><guid isPermaLink="true">https://mariojcr.com/es/blog/vllm-en-amd-strix-halo/</guid><description>vLLM en la iGPU de Strix Halo, medido frente a llama.cpp con el mismo modelo de 35B: 2,1 veces más rápido por token con grafos, 2,3 veces el rendimiento con 16 peticiones a la vez, el arranque de 9 minutos a 97 segundos, y el único caso en el que llama.cpp sigue ganando.</description><pubDate>Wed, 21 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Rendimiento</category><category>vllm</category><category>amd</category><category>rocm</category><category>inferencia-llm</category><category>rendimiento</category></item><item><title>Una memoria que se gana su sitio: mnemo, memoria a largo plazo para mis agentes</title><link>https://mariojcr.com/es/blog/mnemo-memoria-para-agentes/</link><guid isPermaLink="true">https://mariojcr.com/es/blog/mnemo-memoria-para-agentes/</guid><description>mnemo es la memoria a largo plazo que he construido para Claude Code, Codex y mis propios agentes: recuerdos de seis W destilados en segundo plano, un juez que cierra lo que deja de ser verdad, búsquedas en 35–50 ms sin llamar a ningún modelo y una forma de medir si lo que añade al contexto se usa. En una comparativa dentro de Claude Code acertó las 18 preguntas y fue la que menos gastó por acierto.</description><pubDate>Tue, 20 Oct 2026 19:00:00 GMT</pubDate><category>Proyectos</category><category>mnemo</category><category>agentes</category><category>memoria</category><category>rust</category><category>clickhouse</category><category>mcp</category></item><item><title>Métricas para siempre en la mitad de disco: monitorización al estilo Google para mi homelab</title><link>https://mariojcr.com/es/blog/metricas-para-siempre-en-mi-homelab/</link><guid isPermaLink="true">https://mariojcr.com/es/blog/metricas-para-siempre-en-mi-homelab/</guid><description>Atalaya, el sistema de métricas y logs que he construido sobre ClickHouse para mi homelab, ya de código abierto: el modelo de datos de Cloud Monitoring, todas las métricas para siempre en niveles con percentiles que no se pierden, logs para siempre, 4,6 veces menos bytes por punto que el esquema de OpenTelemetry y la mitad de disco que la pila a la que sustituye.</description><pubDate>Tue, 20 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Proyectos</category><category>clickhouse</category><category>observability</category><category>rust</category><category>promql</category><category>homelab</category></item><item><title>3,5 GB de prompts muertos: lo que cuesta de verdad un gateway de LLM</title><link>https://mariojcr.com/es/blog/cuanto-cuesta-un-gateway-de-llm/</link><guid isPermaLink="true">https://mariojcr.com/es/blog/cuanto-cuesta-un-gateway-de-llm/</guid><description>Monté un gateway de LLM sobre Pingora y lo medí frente a nginx y OpenResty haciendo el mismo trabajo. La CPU iba bien. La memoria guardaba cada prompt hasta el último token, y uno de los arreglos acabó siendo un parche para Pingora.</description><pubDate>Sun, 27 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>Rendimiento</category><category>pingora</category><category>inferencia-llm</category><category>rust</category><category>rendimiento</category><category>nginx</category></item></channel></rss>