Instala tu propia IA en local gratis con Ollama

¿Quieres tener tu propia IA funcionando en tu ordenador?

Si quieres probar modelos similares a ChatGPT sin pagar suscripciones y sin depender de servicios externos, puedes instalar una IA en local completamente gratis.

En esta guía te explico paso a paso cómo hacerlo usando Ollama, una herramienta sencilla que permite ejecutar modelos de lenguaje en tu propio equipo.

Requisitos mínimos

Antes de empezar, asegúrate de tener:

• Cualquier distribución Linux
• 8GB de RAM (mínimo recomendable) - 16GB de RAM (para mejor rendimiento)
• Conexión a internet

Paso 1: Instalar Ollama

Ollama es la herramienta que nos permitirá ejecutar modelos de IA en local.

Abre tu terminal y ejecuta:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Cuando termine, comprueba que está instalado correctamente:

ollama --version

Si te devuelve la versión, está todo listo.

Paso 2: Descargar un modelo de IA

Ahora vamos a descargar un modelo.

Un buen modelo para empezar es Llama 3:

ollama run llama3

La primera vez tardará un poco porque descargará el modelo.

También puedes probar modelos más ligeros:

ollama run mistral
ollama run phi3

Si tu equipo no es muy potente, empieza por phi3.

Paso 3: Usar la IA desde la terminal

Una vez descargado el modelo, podrás interactuar directamente:

Ejemplo:

Explícame qué es Docker.

El modelo responderá como si estuvieras usando un chatbot.

Paso 4: Usar la IA como API local (para desarrolladores)

Ollama levanta automáticamente una API en:

http://localhost:11434

Ejemplo de uso con curl:

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3",
  "prompt": "Explícame qué es Drupal"
}'

Esto te permite integrar la IA en:

• Aplicaciones Java
• Proyectos en Python
• Node.js
• Backends propios
• Experimentos con RAG

Aquí es donde empieza lo interesante si eres desarrollador.

Ventajas de tener IA en local

• No pagas suscripciones
• No dependes de terceros
• Funciona sin enviar datos a servidores externos
• Puedes experimentar libremente

Limitaciones

• No tendrá el nivel de los modelos más nuevos
• Consume más recursos
• Puede ser más lenta sin GPU