Infraestructura local
Ollama
Runtime local para descargar y ejecutar LLMs sin depender de la nube.
¿Qué es?
Ollama es un runtime de codigo abierto que simplifica la ejecucion local de modelos de lenguaje. Gestiona descargas, pesos y configuracion de GPU/CPU con un solo comando (por ejemplo, "ollama run llama3"), permitiendote correr LLMs en tu laptop o servidores propios sin enviar datos a la nube. Es la capa estandar para IA local porque convierte tareas complejas de MLOps en una experiencia de instalacion simple.
Ventajas
- Privacidad completa: los datos permanecen en tu maquina o servidor, sin pasar por APIs externas.
- Costo cero por token: tras descargar el modelo lo usas ilimitadamente sin facturas de API, solo hardware/energia.
- Facilidad de uso: abstrae la gestion de pesos y configuracion de hardware en comandos simples.
- Flexibilidad: cambia de modelo (Llama 3, Mistral, Gemma, DeepSeek, Qwen) editando una linea o comando.
- Ecosistema abierto: permite integrar LLMs locales en productos o POCs sin bloqueo de proveedor.
Desventajas
- Requiere hardware potente (RAM y GPU dedicada o Apple Silicon) para obtener buen rendimiento.
- Menor concurrencia que la nube: una instancia local se satura con muchos usuarios simultaneos.
- Implica operar la infraestructura (actualizaciones, temperatura, uptime) en lugar de delegarlo a un proveedor.
- Muchas builds son cuantizadas para caber en hardware comun, con ligera perdida de calidad frente a modelos fp16.
Funciona mejor para
- Probar y desarrollar aplicaciones RAG en local sin gastar en tokens de API.
- Entregar versiones on-premise para clientes que no pueden enviar datos a la nube.
- Experimentar y comparar rapidamente distintos LLMs cambiando una linea de configuracion.
- Construir asistentes internos con maxima privacidad, donde los datos sensibles no deben salir de la red.