¿Alguna vez te has preocupado por los costos de utilizar ChatGPT en tus proyectos? O quizás trabajas en un campo con estrictas reglas de gobernanza de datos, lo que dificulta el uso de soluciones de inteligencia artificial basadas en la nube.
Si es así, ejecutar Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs) de manera local podría ser la solución que has estado buscando. Los LLM locales ofrecen una alternativa económica y segura a las opciones en la nube, permitiéndote evitar costos recurrentes y mantener tus datos sensibles dentro de tu propia infraestructura.
¿Qué es un LLM local?
Un LLM local es simplemente 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 te permite aprovechar la potencia de un LLM mientras mantienes el control total sobre tu información sensible, asegurando privacidad y seguridad.
Ejecutar un LLM de forma local te permite experimentar, personalizar y ajustar el modelo a tus necesidades específicas sin depender de factores externos. Aunque puede haber costos iniciales por el hardware adecuado, puedes evitar los gastos recurrentes asociados con las llamadas a API, lo que puede llevar a ahorros significativos a largo plazo.
¿Puedo ejecutar un LLM de forma local?
La buena noticia es que probablemente puedas hacerlo si tienes un ordenador o portátil relativamente moderno. Sin embargo, hay ciertas consideraciones de hardware que pueden impactar significativamente la velocidad de respuesta y el rendimiento general.
Requisitos de Hardware
Es muy recomendable contar con un PC o laptop que tenga una tarjeta gráfica dedicada, ya que esto mejora significativamente el rendimiento de los LLM, que pueden aprovechar la GPU para cálculos más rápidos. Sin una GPU dedicada, los LLM pueden funcionar bastante lento, lo que los hace poco prácticos para su uso real.
Requisitos de Software
Además del hardware, también necesitas el software adecuado para ejecutar y gestionar LLMs localmente. Este software se agrupa generalmente en tres categorías:
- Servidores: Estos manejan los LLM en segundo plano, gestionando tareas como la carga de modelos, el procesamiento de solicitudes y la generación de respuestas.
- Interfaces de usuario: Proporcionan una manera visual de interactuar con tus LLMs, permitiendo ingresar prompts y ver texto generado.
- Soluciones de pila completa: Son herramientas todo en uno que combinan los componentes del servidor y la interfaz de usuario, simplificando la gestión de modelos.
¿Cuáles son los LLMs más apropiados para ejecutar localmente?
La oferta de LLMs que puedes ejecutar en tu propio hardware está creciendo rápidamente, con nuevos modelos más capaces y especializados siendo lanzados diariamente.
Familias de Modelos de Propósito General
- Llama (Meta AI): Conocidos por su fuerte razonamiento y capacidades de generación de texto.
- Qwen (Alibaba Cloud): Ofrecen capacidades multilingües y optimizaciones para codificación.
- Phi (Microsoft): Se centran en alcanzar alto rendimiento con menos parámetros.
- Gemma (Google): Diseñados para ejecutar en una sola GPU, brindando un buen rendimiento general.
Modelos con Capacidades Avanzadas
- Modelos de Razonamiento: Optimizados para problemas complejos y deducciones lógicas.
- Modelos Sin Experiencia (MoE): Permiten que modelos escalen eficientemente al activar solo partes relevantes de la red.
- Modelos de Visión: Capaces de entender e interpretar imágenes junto con texto.
¿Cómo ejecutar LLMs de forma local?
Para ejecutar LLMs de forma local, el primer paso es elegir qué modelo se adapta mejor a tus necesidades. Después, debes decidir cómo ejecutarlo. Algunas opciones populares incluyen:
Ollama (+ OpenWebUI)
Ollama es una herramienta de línea de comandos que simplifica el proceso de descarga y ejecución de LLMs de forma local. Es ideal para probar rápidamente diferentes LLMs de código abierto.
LM Studio
LM Studio está diseñado para facilitar la experimentación con LLMs localmente, ofreciendo herramientas para personalizarlos y afinarlos.
Jan
Jan pone un fuerte énfasis en la privacidad y seguridad, y puede usarse para interactuar tanto con LLMs locales como remotos.
Ejecutando un LLM local con n8n
Si deseas automatizar tareas o integrar LLMs en sistemas más amplios, n8n ofrece una forma flexible de hacerlo. Puedes utilizar el Starter Kit de IA Autoalojada, una configuración de Docker Compose que agrupa n8n con herramientas como Ollama.
Paso 1: Instala Ollama y ejecuta un modelo
Instalar Ollama es sencillo. Después de instalarlo, puedes descargar un modelo, como Llama3, usando un simple comando.
Paso 2: Configura un flujo de trabajo de chat
Configura un flujo de trabajo en n8n que use tu LLM local ejecutándose con Ollama.
Tabla de Comparación de Proveedores de LLM
| Prototipo | Local | Nube |
|---|---|---|
| Control de Datos | Tienes el control total | Dependes de un proveedor |
| Costos | Costos fijos de hardware | Costos por uso |
| Rendimiento | Varía según el hardware | Basado en la capacidad del servidor |
Conclusiones Clave
Ejecutar LLMs localmente no solo es factible, sino también práctico para quienes priorizan la privacidad y los ahorros de costos.
Con herramientas como Ollama y plataformas como n8n, utilizar LLMs en tu computadora se ha vuelto más sencillo que nunca. Experimentar con diferentes modelos es a menudo la mejor manera de encontrar la opción perfecta para tus necesidades específicas.
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