Contenido - overview especificaciones GPU RTX 5090 - descarga e instalación de driver - integración de GPU NVIDIA con Docker - desactivar IPv6 - instalar Ollama y Open WEBUI con Docker compose - instalación de modelos
Introducción En este artículo comparto la experiencia de instalar y configurar un entorno LLM en un PC ensamblado pensado para uso en producción y para apoyar a un equipo médico en el análisis de diagnósticos y la integración con un SIMRS. El objetivo es disponer de un entorno fiable para ejecutar modelos de gran tamaño, orquestarlos con Docker y exponer APIs seguras. Este trabajo lo realiza Q2BSTUDIO empresa de desarrollo de software aplicaciones a medida especialistas en inteligencia artificial ciberseguridad servicios cloud aws y azure servicios inteligencia de negocio ia para empresas agentes IA y power bi y soluciones de software a medida para clientes que necesitan aplicaciones a medida y servicios avanzados de inteligencia artificial.
Especificaciones del PC Sistema operativo Ubuntu 24.04.2 LTS x86_64 Placa madre ASUS ROG CROSSHAIR X870E HERO CPU AMD Ryzen 9 9950X3D Memoria 62 GB aprox GPU integrada AMD GPU dedicada NVIDIA RTX 5090
Comprobación inicial Para identificar el hardware y confirmar GPUs utilicé neofetch y dmidecode -t baseboard para la placa madre. Tras instalar el driver se puede comprobar el estado de la GPU con nvidia-smi.
Instalar driver NVIDIA La RTX 5090 es un modelo muy reciente. Tras varios intentos la versión de driver que funcionó en mi equipo fue 570.172.08. Pasos clave 1 Desactivar secure boot en BIOS pulsando F2 entrar en Advance Mode luego Boot Secure boot y cambiar OS Type a Other OS y Secure Boot Mode a Custom 2 Comprobar drivers recomendados con ubuntu-drivers devices y probar ubuntu-drivers autoinstall si procede 3 Si hay conflictos eliminar instalaciones previas con apt purge ^nvidia-.* --yes apt autoremove 4 Limpiar restos con rm -rf /usr/local/cuda* rm -rf /etc/X11/xorg.conf rm -rf /lib/modules/$(uname -r)/kernel/drivers/video/nvidia* update-grub reboot 5 Descargar el instalador oficial wget https://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/570.172.08/NVIDIA-Linux-x86_64-570.172.08.run 6 Hacer ejecutable e instalar chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-570.172.08.run sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-570.172.08.run 7 Verificar con nvidia-smi
Notas Si el instalador no funciona vuelva a revisar el estado de secure boot y los paquetes en conflicto. Algunos kernels y módulos previos pueden interferir, por eso los comandos de limpieza ayudan a restaurar un estado limpio.
Instalar Docker Para instalar Docker en Ubuntu seguiré el flujo oficial adaptado a 24.04. Pasos resumidos 1 Eliminar paquetes que generan conflictos for pkg in docker.io docker-doc docker-compose docker-compose-v2 podman-docker containerd runc; do sudo apt-get remove $pkg; done 2 Preparar claves y repositorio sudo apt-get update sudo apt-get install ca-certificates curl sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc 3 Añadir el repositorio deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(. /etc/os-release && echo ${UBUNTU_CODENAME:-$VERSION_CODENAME}) stable | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null sudo apt-get update 4 Instalar docker sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin 5 Comprobar que el demonio docker funciona sudo systemctl enable --now docker sudo docker run --rm hello-world
Integración de la GPU NVIDIA con Docker Para aprovechar la RTX 5090 desde contenedores instalar NVIDIA Container Toolkit y configurar runtime nvidia Instalar toolkit sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit sudo systemctl restart docker Probar docker run --gpus all nvidia/cuda:12.2-base nvidia-smi
Desactivar IPv6 En algunos entornos de producción y para evitar conflictos de red con modelos y servicios se recomienda desactivar IPv6 si la infraestructura lo requiere. Editar con sudo nano /etc/sysctl.conf y añadir al final del archivo estas líneas net.ipv6.conf.all.disable_ipv6=1 net.ipv6.conf.default.disable_ipv6=1 Guardar y aplicar sudo sysctl -p
Instalar Ollama y Open WEBUI con Docker Compose Se puede orquestar Ollama y una interfaz como Open WEBUI mediante docker compose y exponer puertos y volúmenes. Ejemplo mínimo de docker compose crear un archivo docker-compose.yml con el siguiente contenido version: 3.8 services: ollama: image: ollama/ollama:latest container_name: ollama restart: unless-stopped ports: - 11434:11434 volumes: - ./data/ollama:/root/.ollama environment: - OLLAMA_API_KEY=tu_api_key openwebui: image: 0x0847/open-webui:latest container_name: openwebui restart: unless-stopped ports: - 7860:7860 environment: - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all - NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all volumes: - ./models:/models deploy: resources: reservations: devices: - capabilities: - gpu Levantar los servicios con sudo docker compose up -d Importante asegurarse de que el runtime nvidia está disponible y que los contenedores pueden acceder a la GPU
Instalar modelos Con Ollama se pueden descargar y ejecutar modelos locales. Ejemplos ollama pull meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf ollama list ollama run meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf En Open WEBUI montar la carpeta models que apunte a la ubicación donde Ollama guarda los modelos o utilizar el mecanismo de carga de modelos propio de la interfaz
Buenas prácticas para producción Usar volúmenes persistentes para datos y modelos configurar backups controlar acceso con firewalls y autenticación HTTPS y auditar uso de GPU y logs. Para entornos clínicos cumplir normativas de seguridad y privacidad y coordinar integración con el SIMRS mediante APIs seguras.
Sobre Q2BSTUDIO Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software que ofrece aplicaciones a medida y software a medida con enfoque en inteligencia artificial ciberseguridad servicios cloud aws y azure y servicios de inteligencia de negocio. Somos especialistas en ia para empresas agentes IA y power bi y ofrecemos soluciones integrales desde consultoría diseño desarrollo e implementación hasta mantenimiento y seguridad. Si buscas aplicaciones a medida o servicios avanzados de inteligencia artificial en producción Q2BSTUDIO puede acompañarte en todo el ciclo de vida del proyecto.
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Conclusión Preparar un equipo con NVIDIA RTX 5090 en Ubuntu requiere paciencia con drivers y secure boot integrar la GPU con Docker mediante nvidia container toolkit y orquestar Ollama y Open WEBUI con Docker Compose permite tener un entorno LLM local y controlado. Q2BSTUDIO aporta experiencia para diseñar e implementar estas soluciones adaptadas a su negocio y asegurar integración, rendimiento y cumplimiento normativo.
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