ELI_v2.0
Asistente IA local-first y privado que ejecuta inferencia y memoria en tu hardware. Soporta voz, visión y 227 capacidades offline por defecto. Usa modelos GGUF locales y correcciones recientes en gestión de GPU y persistencia.
Ficha actualizada 23 sept 2026, 22:47 · upstream 23 sept 2026, 22:31 · release v2.4.54
Qué es ELI_v2.0
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
ELI es un asistente de inteligencia artificial diseñado para funcionar estrictamente en el propio equipo del usuario, garantizando privacidad total al realizar inferencias y gestionar memoria localmente sin depender de servicios en la nube. La arquitectura prioriza el funcionamiento offline por defecto, enforceando esta restracción a nivel de socket de red para evitar fugas de datos no deseadas.
- Automatización de tareas del sistema mediante comandos locales y scripts generados.
- Asistencia en programación con capacidad para leer, escribir y corregir código en repositorios locales.
- Análisis visual y documental mediante lectura de pantalla, imágenes y archivos PDF sin subirlos a servidores externos.
- Gestión de memoria personal persistente que aprende del usuario a lo largo del tiempo manteniendo el contexto offline.
- Interacción por voz para controlar la computadora o consultar información almacenada localmente.
- Ejecución 100% local sin dependencia de APIs externas ni conexión a internet obligatoria.
- Soporte nativo para múltiples arquitecturas GPU (NVIDIA CUDA, AMD Vulkan, Apple Metal) y CPU-only.
- Corrección reciente en versiones v2.4.x de deadlocks en memoria y persistencia atómica de datos.
- Licencia PolyForm Noncommercial 1.0.0 que permite distribución y modificación para fines no comerciales.
- Gestión dinámica de capas GPU con algoritmo de ajuste inteligente (smart-fit) optimizado por hardware.
- Requiere Python 3.10 o superior instalado manualmente en el sistema operativo.
- No incluye soporte nativo para contenedores Docker según análisis técnico del repositorio.
- La licencia PolyForm Noncommercial restringe explícitamente el uso comercial directo del software.
- Necesita descarga y gestión manual de modelos locales GGUF compatibles con la arquitectura.
Capturas del proyecto
Imágenes reales detectadas en la documentación del repositorio.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Instalar en Linux, macOS o Windows con Python 3.10+. Asegurar espacio en disco para modelos GGUF (recomendado mínimo 10GB). Verificar compatibilidad GPU (CUDA/Vulkan/Metal) antes de iniciar. No usar Docker según análisis técnico actual. Configurar variables de entorno para rutas de modelos locales.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.