¿Qué es un LLM local?

Un LLM local es simplemente un modelo de lenguaje grande que se ejecuta localmente, en tu computadora, eliminando la necesidad de enviar tus datos a un proveedor de nube. Esto significa que puedes aprovechar el poder de un LLM mientras mantienes el control total sobre tu información sensible, asegurando privacidad y seguridad.

Al ejecutar un LLM localmente, tienes la libertad de experimentar, personalizar y ajustar el modelo a tus necesidades específicas sin depender de terceros. Puedes elegir entre una amplia gama de modelos de código abierto, adaptarlos a tus tareas específicas e incluso experimentar con diferentes configuraciones para optimizar su rendimiento.

¿Puedo ejecutar un LLM localmente?

Probablemente te estés preguntando: “¿Realmente puedo ejecutar un LLM en mi estación de trabajo local?”. La buena noticia es que probablemente puedas hacerlo si tienes un portátil o una computadora de escritorio relativamente moderna. Sin embargo, algunas consideraciones de hardware pueden influir significativamente en la velocidad de respuesta y el rendimiento general.

Requisitos de hardware

Tener una PC o laptop con una tarjeta gráfica dedicada es altamente recomendable. Esto mejorará significativamente el rendimiento de los LLMs, ya que pueden aprovechar la GPU para cálculos más rápidos. Sin una GPU dedicada, los LLMs pueden funcionar lentamente, haciéndolos poco prácticos para su uso en el mundo real.

La memoria de video de la GPU (vRAM) juega un papel crucial: determina el tamaño y la complejidad máxima del LLM que se puede cargar y procesar de manera eficiente. Más vRAM permite que modelos más grandes quepan en la GPU, lo que conduce a velocidades significativamente más rápidas.

Requisitos de software

Además del hardware, también necesitas el software adecuado para ejecutar y gestionar LLMs localmente. Este software generalmente se clasifica en tres categorías:

• Servidores: que ejecutan y gestionan LLMs en segundo plano, manejando tareas como cargar modelos y procesar solicitudes.
• Interfaces de usuario: que proporcionan una forma visual de interactuar con tus LLMs. Permiten ingresar solicitudes y ver el texto generado.
• Soluciones completas: que combinan los componentes del servidor y la interfaz de usuario, facilitando la gestión de modelos y la interacción.

¿Qué LLMs ejecutar localmente?

El panorama de LLMs que puedes ejecutar en tu propio hardware se está expandiendo rápidamente, con modelos más potentes y especializados liberándose cada día. Muchos modelos de código abierto son adecuados para diversas tareas y recursos computacionales.

Modelos de propósito general

• Llama (Meta AI): Conocidos por sus sólidas capacidades de razonamiento y generación de texto.
• Qwen (Alibaba Cloud): Ofrece modelos con capacidades multilingües y versiones optimizadas para codificación.
• DeepSeek: Destacados por su destreza en razonamiento y codificación.
• Phi (Microsoft): Modelos enfocados en un alto rendimiento con recuentos de parámetros más bajos.
• Gemma (Google): Modelos ligeros diseñados para ejecutarse en una sola GPU.

¿Cómo ejecutar LLMs localmente?

Para ejecutar LLMs localmente, el primer paso es elegir el modelo que mejor se adapte a tus necesidades. Después, debes decidir cómo ejecutarlo. Aquí exploraremos algunas de las opciones más populares:

Ollama (+ OpenWebUI)

Ollama es una herramienta de línea de comandos que simplifica el proceso de descarga y ejecución de LLMs. Ideal para usuarios que se sienten cómodos con la línea de comandos, y se puede combinar con OpenWebUI para una interfaz gráfica.

LM Studio

LM Studio permite ejecutar y experimentar con LLMs localmente, ofreciendo herramientas para personalizar y ajustar su rendimiento.

Jan

Jan se centra en privacidad y seguridad, permitiendo interactuar con LLMs tanto locales como remotos.

Cómo ejecutar un LLM localmente con n8n

Si deseas automatizar tareas, construir flujos de trabajo inteligentes o integrar LLMs en sistemas más amplios, n8n ofrece una forma flexible de hacerlo. Para ejecutar un LLM localmente con n8n, puedes usar el Self-Hosted AI Starter Kit, que incluye herramientas como Ollama.

Paso 1: Instalar Ollama y ejecutar un modelo

Instala Ollama descargando su instalador para tu sistema operativo y luego puedes usar comandos sencillos para ejecutar el modelo elegido, como el modelo Llama3.

Paso 2: Configurar un flujo de trabajo de chat

Configura un flujo de trabajo en n8n utilizando un nodo de activador de chat para interactuar fácilmente con tu LLM local.

Paso 3: Conectar n8n con Ollama

Conectar n8n y Ollama es sencillo, asegurándote de que ambas aplicaciones puedan comunicarse entre sí a través de la API de Ollama.

Paso 4: Charlar con Llama3

Ahora puedes chatear con tu LLM local a través de la interfaz de n8n, probando la funcionalidad y el rendimiento del modelo.

FAQ

¿Los LLMs locales son tan buenos como ChatGPT? Muchos LLMs locales están sorprendiendo por su rendimiento, y a menudo pueden ser mejor opción para necesidades específicas, garantizando la privacidad de tus datos.

¿Qué sigue?

Ahora que has explorado cómo ejecutar LLMs localmente, ¿por qué no profundizas en aplicaciones prácticas? Visita los recursos adicionales en línea para obtener más conocimientos y guías sobre el uso de IA local.