¿Qué es un LLM local?

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

Al ejecutar un LLM localmente, tienes la libertad de experimentar, personalizar y ajustar el modelo a tus necesidades específicas sin depender de terceros.

¿Puedo ejecutar un LLM localmente?

La buena noticia es que probablemente puedas hacerlo si cuentas con un ordenador moderno. Sin embargo, hay consideraciones de hardware que pueden impactar significativamente la velocidad de respuesta y el rendimiento general.

Requisitos de hardware

Se recomienda tener un PC o portátil con una tarjeta gráfica dedicada, ya que esto mejorará significativamente el rendimiento de los LLMs. Sin una GPU dedicada, los LLMs pueden funcionar lentamente, lo que puede hacerlos poco prácticos para su uso en el mundo real.

La memoria de video (vRAM) de la GPU es crucial: determina el tamaño máximo y la complejidad del LLM que se puede cargar y procesar eficientemente. LLMs pueden ser bastante intensivos en recursos, por lo que es esencial contar con suficiente RAM y espacio de almacenamiento.

Requisitos de software

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

• Servidores: Manejan los LLMs en segundo plano, gestionando tareas como la carga de modelos y la generación de respuestas.
• Interfaces de usuario: Proporcionan una forma visual de interactuar con tus LLMs, permitiendo la entrada de solicitudes y la visualización del texto generado.
• Soluciones integrales: Herramientas todo en uno que combinan servidores y interfaces de usuario, ideales para quienes prefieren una configuración simplificada.

LLMs de código abierto

Finalmente, necesitas los LLMs mismos. Hay muchos disponibles que se pueden descargar y utilizar de forma gratuita, siendo Hugging Face una fuente popular para LLMs de código abierto.

¿Qué LLMs ejecutar localmente?

El panorama de LLMs que puedes ejecutar en tu propio hardware está en constante expansión. A continuación se presentan algunas opciones populares:

Familias de modelos de propósito general

• Llama (Meta AI): Conocidos por su fuerte razonamiento y capacidades generales de generación de texto.
• Qwen (Alibaba Cloud): Modelos que ofrecen capacidades multilingües y están optimizados para tareas de programación.
• Phi (Microsoft): Modelos que centran su rendimiento en conteos de parámetros más pequeños, ideales para configuraciones locales con recursos limitados.

¿Cómo ejecutar LLMs localmente?

Para ejecutar LLMs localmente, el primer paso es elegir qué modelo se adapta mejor a tus necesidades. Algunos de los software más populares para ejecutar LLMs son Ollama y LM Studio.

Ollama (+ OpenWebUI)

Ollama es una herramienta de línea de comandos que simplifica el proceso de descarga y ejecución de LLMs. Es ideal para probar rápidamente diferentes LLMs de código abierto.

LM Studio

LM Studio está diseñado para facilitar la ejecución y experimentación con LLMs localmente, ofreciendo herramientas para personalizar y afinar su rendimiento.

¿Cómo ejecutar un LLM local con n8n?

Si deseas automatizar tareas e integrar LLMs en otros sistemas, n8n ofrece una forma flexible de hacerlo. Para ejecutar un LLM local con n8n, utiliza el Self-Hosted AI Starter Kit, una configuración de Docker que incluye herramientas como Ollama y Qdrant.

Paso 1: Instalar Ollama y ejecutar un modelo

Instalar Ollama es sencillo, simplemente descarga el instalador correspondiente a tu sistema operativo y utiliza el comando ollama pull llama3 para descargar un modelo específico.

Paso 2: Configurar un flujo de trabajo de chat

Configura un flujo de trabajo en n8n utilizando el nodo de disparador de chat para construir interfaces interactivas.

Paso 3: Conectar n8n con Ollama

Asegúrate de que n8n pueda comunicarse con la API de Ollama en localhost para establecer la conexión adecuada.

Paso 4: Chatea con Llama3

Finalmente, prueba tu LLM local y comienza a interactuar enviando mensajes.

Preguntas frecuentes

¿Son los LLMs locales tan buenos como ChatGPT?

Los LLMs locales están mejorando rápidamente y pueden igualar o superar a ChatGPT en ciertas tareas específicas.

¿Cuál es la diferencia entre un LLM local y un LLM en línea?

La diferencia principal radica en dónde ocurre el procesamiento y quién controla los datos. Los LLMs locales se ejecutan en tu propio hardware, mientras que los LLMs en línea dependen de servidores de terceros.

¿Cómo ejecutar un LLM local de forma gratuita?

Instalando Ollama, puedes descargar y ejecutar modelos de código abierto directamente desde la línea de comandos.

Conclusiones