¿Qué es Ollama? Principales características y modelos
Ollama es una herramienta de código abierto que ejecuta grandes modelos lingüísticos (LLM) directamente en una máquina local. Esto la hace especialmente atractiva para desarrolladores de IA, investigadores y empresas preocupadas por el control y la privacidad de los datos.
Al ejecutar los modelos localmente, mantienes la propiedad plena de los datos y evitas posibles riesgos de seguridad asociados al almacenamiento en la nube.
Las herramientas de inteligencia artificial offline como Ollama también ayudan a reducir la latencia y dependencia de servidores externos, haciéndolas más rápidas y fiables.
Este artículo explorará las características clave de Ollama, los modelos admitidos y casos prácticos de uso. Al final, podrás determinar si esta herramienta LLM se adapta a tus proyectos y necesidades basados en IA.
Tabla de Contenidos
Cómo funciona Ollama
Ollama crea un entorno aislado para ejecutar los LLM localmente en tu sistema, lo que evita posibles conflictos con otro software instalado.
Este entorno ya incluye todos los componentes necesarios para desplegar modelos de IA, como:
- Pesos del modelo: los datos preentrenados que utiliza el modelo para funcionar.
- Archivos de configuración: ajustes que definen cómo se comporta el modelo.
- Dependencias necesarias: bibliotecas y herramientas que apoyan la ejecución del modelo.
En pocas palabras: primero, extraes modelos de la biblioteca Ollama. Luego, ejecutas estos modelos tal cual o ajustas los parámetros para personalizarlos para tareas específicas. Tras la configuración, puedes interactuar con los modelos introduciendo preguntas y ellos generarán las respuestas.
Esta avanzada herramienta de IA funciona mejor en sistemas de unidades de procesamiento gráfico (GPU) discretas.
Aunque puedes ejecutarla en GPUs integradas en la CPU, si utilizas en su lugar GPUs dedicadas compatibles, como las de NVIDIA o AMD, reducirás los tiempos de procesamiento y garantizarás interacciones de IA más fluidas.
Te recomendamos que consultes la página oficial de GitHub de Ollama para comprobar la compatibilidad con la GPU.
Características principales de Ollama
Ollama ofrece varias funciones clave que facilitan la gestión de modelos fuera de línea y mejoran el rendimiento.
Gestión local del modelo de IA
Ollama te concede el control total para descargar, actualizar y eliminar modelos fácilmente en tu sistema. Esta función es muy valiosa para desarrolladores e investigadores que dan prioridad a la seguridad estricta de los datos.
Además de la gestión básica, Ollama te permite rastrear y controlar diferentes versiones del modelo. Esto es esencial en entornos de investigación y producción, donde puede que necesites revertir o probar varias versiones del modelo para ver cuál genera los resultados deseados.
Opciones de la línea de comandos y de la GUI
Ollama funciona principalmente a través de una interfaz de línea de comandos (CLI), que te proporciona un control preciso sobre los modelos. La CLI permite comandos rápidos para extraer, ejecutar y gestionar modelos, lo que es ideal si te sientes cómodo trabajando en una ventana de terminal.
Ollama también admite herramientas de interfaz gráfica de usuario (GUI) de terceros, como Open WebUI, para quienes prefieran un enfoque más visual.
Soporte multiplataforma
Otra característica destacada de Ollama es su amplia compatibilidad con varias plataformas, como macOS, Linux y Windows.
Esta compatibilidad multiplataforma garantiza que puedas integrar fácilmente Ollama en tus flujos de trabajo actuales, independientemente de tu sistema operativo preferido. Sin embargo, ten en cuenta que la compatibilidad con Windows está actualmente en fase de previsualización.
Además, la compatibilidad de Ollama con Linux te permite instalarlo en un servidor privado virtual (VPS).
En comparación con la ejecución de Ollama en máquinas locales, el uso de un VPS te permite acceder a los modelos y gestionarlos de forma remota, lo que resulta ideal para proyectos a gran escala o para la colaboración en equipo.
Modelos disponibles en Ollama
Ollama admite numerosos modelos de grandes lenguas listos para usar y personalizables para satisfacer los requisitos específicos de tu proyecto. Éstos son algunos de los modelos más populares de Ollama:
Llama 3.2 es un modelo versátil para tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), como la generación de texto, el resumen y la traducción automática.
Su capacidad para comprender y generar texto similar al humano lo hace popular para desarrollar chatbots, redactar contenidos y crear sistemas de IA conversacional.
Puedes ajustar Llama 3.2 para sectores específicos y aplicaciones nicho, como la atención al cliente o las recomendaciones de productos.
Con un sólido soporte multilingüe, este modelo también es el favorito para construir sistemas de traducción automática útiles para empresas globales y entornos multinacionales.
Mistral se encarga de la generación de código y del análisis de datos a gran escala, por lo que es ideal para los desarrolladores que trabajan en plataformas de codificación basadas en IA.
Sus capacidades de reconocimiento de patrones le permiten abordar tareas de programación complejas, automatizar procesos de codificación repetitivos e identificar errores.
Los desarrolladores de software y los investigadores pueden personalizar Mistral para generar código para distintos lenguajes de programación.
Además, su capacidad de procesamiento de datos lo hace útil para gestionar grandes conjuntos de datos en los sectores de las finanzas, la sanidad y el comercio electrónico.
Como su nombre indica, Code Llama destaca en tareas relacionadas con la programación, como escribir y revisar código. Automatiza los flujos de trabajo de codificación para aumentar la productividad de los desarrolladores e ingenieros de software.
Code Llama se integra bien con los entornos de desarrollo existentes y puedes ajustarlo para que comprenda diferentes estilos de codificación o lenguajes de programación.
Como resultado, puede gestionar proyectos más complejos, como el desarrollo de API y la optimización de sistemas.
LLaVA es un modelo multimodal capaz de procesar texto e imágenes, perfecto para tareas que requieren la interpretación de datos visuales.
Se utiliza principalmente para generar pies de imagen precisos, responder a preguntas visuales y mejorar la experiencia del usuario mediante el análisis combinado de texto e imagen.
Industrias como el comercio electrónico y el marketing digital se benefician del LLaVA para analizar imágenes de productos y generar contenido relevante.
Los investigadores también pueden ajustar el modelo para interpretar imágenes médicas, como radiografías y resonancias magnéticas.
Phi-3 está diseñado para aplicaciones científicas y de investigación. Su entrenamiento en amplios conjuntos de datos académicos y de investigación lo hace especialmente útil para tareas como revisiones bibliográficas, resúmenes de datos y análisis científicos.
Los investigadores de medicina, biología y ciencias medioambientales pueden afinar Phi-3 para analizar e interpretar rápidamente grandes volúmenes de literatura científica, extraer ideas clave o resumir datos complejos.
Si no estás seguro de qué modelo utilizar, puedes explorar la biblioteca de modelos de Ollama, que proporciona información detallada sobre cada modelo, incluidas instrucciones de instalación, casos de uso admitidos y opciones de personalización.
Casos de uso de Ollama
He aquí algunos ejemplos de cómo Ollama puede influir en los flujos de trabajo y crear soluciones innovadoras.
Crear chatbots locales
Con Ollama, los desarrolladores pueden crear chatbots basados en IA con gran capacidad de respuesta que se ejecutan íntegramente en servidores locales, garantizando que las interacciones con los clientes sigan siendo privadas.
Ejecutar chatbots localmente permite a las empresas evitar la latencia asociada a las soluciones de IA basadas en la nube, mejorando los tiempos de respuesta para los usuarios finales.
Sectores como el transporte y la educación también pueden ajustar los modelos para adaptarlos a un lenguaje específico o a la jerga del sector.
Realización de investigaciones locales
Las universidades y los científicos de datos pueden aprovechar Ollama para llevar a cabo investigaciones de aprendizaje automático fuera de línea.
Esto les permite experimentar con conjuntos de datos en entornos sensibles a la privacidad, garantizando que el trabajo permanece seguro y no se expone a partes externas.
La capacidad de Ollama para ejecutar los LLM localmente también es útil en zonas con acceso limitado o inexistente a Internet.
Además, los equipos de investigación pueden adaptar los modelos para analizar y resumir la literatura científica o extraer conclusiones importantes.
Construir aplicaciones de IA centradas en la privacidad
Ollama ofrece una solución ideal para desarrollar aplicaciones de IA centradas en la privacidad, ideales para las empresas que manejan información sensible.
Por ejemplo, los bufetes de abogados pueden crear software para el análisis de contratos o la investigación jurídica sin comprometer la información de los clientes.
Ejecutar la IA localmente garantiza que todos los cálculos se produzcan dentro de la infraestructura de la empresa, lo que ayuda a las empresas a cumplir los requisitos normativos de protección de datos, como el cumplimiento del GDPR, que exige un control estricto del tratamiento de los datos.
Integrar la IA en las plataformas existentes
Ollama puede integrarse fácilmente con las plataformas de software existentes, lo que permite a las empresas incluir capacidades de IA sin revisar sus sistemas actuales.
Por ejemplo, las empresas que utilizan sistemas de gestión de contenidos (CMS) pueden integrar modelos locales para mejorar las recomendaciones de contenidos, automatizar los procesos de edición o sugerir contenidos personalizados para atraer a los usuarios.
Otro ejemplo es la integración de Ollama en los sistemas de gestión de las relaciones con los clientes (CRM) para mejorar la automatización y el análisis de datos, mejorando en última instancia la toma de decisiones y el conocimiento de los clientes.
Consejo profesional
¿Sabías que puedes crear tu propia aplicación de IA, como ChatGPT, utilizando la API OpenAI? Aprende a hacerlo en nuestro artículo.
Ventajas de utilizar Ollama
Ollama ofrece varias ventajas sobre las soluciones de IA basadas en la nube, especialmente para los usuarios que priorizan la privacidad y la rentabilidad:
- Mayor privacidad y seguridad de los datos: Ollama mantiene los datos sensibles en máquinas locales, reduciendo el riesgo de exposición a través de proveedores de nube de terceros. Esto es crucial para sectores como los bufetes jurídicos, las organizaciones sanitarias y las instituciones financieras, donde la privacidad de los datos es una prioridad absoluta.
- Sin depender de servicios en la nube: las empresas mantienen el control total de su infraestructura sin depender de proveedores externos en la nube. Esta independencia permite una mayor escalabilidad en los servidores locales y garantiza que todos los datos permanezcan bajo el control de la organización.
- Flexibilidad de personalización: Ollama permite a los desarrolladores e investigadores ajustar los modelos según los requisitos específicos del proyecto. Esta flexibilidad garantiza un mejor rendimiento en conjuntos de datos a medida, por lo que es ideal para aplicaciones de investigación o nicho en las que una solución en la nube de talla única puede no ser adecuada.
- Acceso sin conexión: ejecutar modelos de IA localmente significa que puedes trabajar sin acceso a Internet. Esto es especialmente útil en entornos con conectividad limitada o para proyectos que requieren un control estricto del flujo de datos.
- Ahorro de costes: al eliminar la necesidad de infraestructura en la nube, evitas los costes recurrentes relacionados con el almacenamiento en la nube, la transferencia de datos y las tarifas de uso. Aunque la infraestructura en la nube puede ser cómoda, ejecutar los modelos sin conexión puede suponer un importante ahorro a largo plazo, sobre todo en proyectos con un uso constante y elevado.
Conclusión
Ollama es ideal para desarrolladores y empresas que buscan una solución de IA flexible y centrada en la privacidad. Te permite ejecutar LLMs localmente y proporciona un control total sobre la privacidad y seguridad de los datos.
Además, la capacidad de Ollama para ajustar modelos la convierte en una potente opción para proyectos especializados. Tanto si estás desarrollando chatbots, realizando investigaciones o creando aplicaciones centradas en la privacidad, ofrece una alternativa rentable a las soluciones de IA basadas en la nube.
Por último, si buscas una herramienta que ofrezca tanto control como personalización para tus proyectos basados en IA, sin duda vale la pena explorar Ollama.
Esperamos que esta guía te haya sido de utilidad. Si tienes algún comentario o pregunta, escríbela en la sección de abajo. ¡Buena suerte!
¿Qué es Ollama y para qué sirve? – Preguntas frecuentes
Esta sección cubre algunas de las preguntas más comunes sobre Ollama.
¿Para qué se utiliza Ollama AI?
Ollama ejecuta y gestiona grandes modelos lingüísticos (LLM) localmente en tu máquina. Es ideal para los usuarios que quieren evitar las dependencias de la nube, garantizando un control total sobre la privacidad y la seguridad de los datos, al tiempo que mantienen la flexibilidad en el despliegue de modelos de IA.
¿Puedo personalizar los modelos de IA en Ollama?
Sí, puedes personalizar modelos de IA en Ollama utilizando el sistema Modelfile. Este sistema te permite modificar los modelos para adaptarlos a las necesidades específicas del proyecto, ajustar los parámetros o incluso crear nuevas versiones basadas en los existentes.
¿Es Ollama mejor que ChatGPT?
Ollama ofrece una alternativa a ChatGPT centrada en la privacidad, ejecutando modelos y almacenando datos en tu sistema.
Aunque ChatGPT proporciona más escalabilidad mediante una infraestructura basada en la nube, puede suscitar dudas sobre la seguridad de los datos.
La mejor opción depende de las necesidades de privacidad y escalabilidad de tu proyecto.
Diego es comunicador social, especialista en publicidad digital que trabaja constantemente en mejorar sus conocimientos de marketing digital, enfocándose en contenido y SEO. Idiomas, series, libros y cursos en internet son sus hobbies principales, además de los deportes. Este es su perfil de LinkedIn.
