La inteligencia artificial está en todas partes y ahora puedes ejecutar potentes modelos de IA en tu propio equipo de forma gratuita sin pagar APIs en la nube ni enviar tus datos a terceros. En este artículo en español explico paso a paso cómo ejecutar un modelo de IA de código abierto en local con Ollama, conectar esa IA a una aplicación MERN (MongoDB, Express, React, Node.js) y crear una sencilla app de chat que converse con la IA.
Por qué ejecutar IA en local: privacidad porque los datos permanecen en tu máquina; velocidad sin latencia de internet; coste cero en la nube; control total sobre el comportamiento del modelo. Estas ventajas son clave para empresas que necesitan soluciones seguras y a medida.
Requisitos mínimos: un equipo Linux o Mac (en Windows puedes usar WSL), acceso a terminal o línea de comandos, Node.js y npm instalados, MongoDB local o en la nube, React para el frontend y Ollama para ejecutar modelos de IA localmente.
Paso 1 Instalar Ollama abre la terminal y ejecuta el siguiente comando curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh Este instalador configura Ollama para que pueda ejecutarse en tu equipo.
Paso 2 Comprobar que Ollama está corriendo ejecuta systemctl status ollama Si el estado aparece active (running) Ollama está listo. Si no está en funcionamiento ejecuta sudo systemctl start ollama y para arrancar automáticamente en el arranque sudo systemctl enable ollama.
Paso 3 Descargar un modelo de IA puedes elegir entre modelos ligeros y potentes según tu hardware. Por ejemplo llama2-7b o gpt4all-13b o stable-diffusion para imágenes. Para descargar un modelo usa ollama pull nombre_del_modelo Esto guardará el modelo en tu máquina para uso local.
Modelos populares y casos de uso ejemplo breve: GPT4All-J 7B ligero para chatbots y demos funciona bien en CPU; Alpaca 7B instrucción afinada para asistentes; LLaMA 2 7B y 13B buen equilibrio entre precisión y rendimiento; LLaMA 70B o Falcon 40B requieren servidores potentes para tareas complejas; Stable Diffusion para generación de imágenes; Whisper para transcripción de audio. Elige según memoria RAM y VRAM disponibles.
Paso 4 Probar un chat con el modelo ejecuta ollama run nombre_del_modelo y escribe preguntas en el terminal por ejemplo cual es la capital de India recibirás la respuesta directamente en la consola.
Paso 5 Consumir la IA mediante API local Ollama expone un endpoint en https://localhost:11434/api/generate Para llamar desde tu backend o frontend configura la cabecera Content-Type con application/json y envía un cuerpo JSON con parámetros como modelo prompt systemPrompt maxTokens temperature stopSequences entre otros. Parámetros comunes modelo nombre del modelo a usar prompt texto o pregunta para la IA system prompt instrucción para definir comportamiento context array con mensajes previos template plantilla personalizada stream boolean para streaming raw boolean para desactivar formato images array de imágenes en base64 temperatura control de creatividad top_p y top_k muestreo diversidad repeat_penalty presence_penalty frequency_penalty seed para reproducibilidad stop secuencias que detienen la generación num_predict máximo de tokens a generar
Ejemplo de cuerpo de petición en formato ilustrativo sin comillas para referencia { modelo llama2-7b , prompt Explica como funciona la fotosintesis. , systemPrompt Eres un profesor experto en biologia. , maxTokens 150 , temperature 0.6 , stopSequences [ \\n ] } En la práctica guarda un JSON válido en un archivo payload.json y usa curl -X POST https://localhost:11434/api/generate -H Content-Type:application/json --data-binary @payload.json o realiza la llamada desde tu backend Node con fetch o axios.
Integracion con MERN flujo recomendado backend Express crea una ruta POST que reciba peticiones desde el frontend React y reenvíe esas peticiones al endpoint local de Ollama. De este modo React no necesita conocer la URL interna y puedes añadir autenticacion y registro en el servidor Node. En Node el flujo es sencillo recibir prompt validar datos llamar a http localhost 11434 api generate con los parámetros y devolver la respuesta a React. En el frontend React crea un formulario de chat que envía el prompt al backend y muestra la respuesta en la interfaz. Para mantener conversaciones utiliza la propiedad context o guarda el historial en MongoDB si necesitas persistencia o analítica.
Buenas prácticas producción uso de modelos en local considera cifrado de datos en reposo y en tránsito, límites de tokens para evitar costes de cómputo inesperados, control de versiones de modelos y pruebas de seguridad para prevenir respuestas indeseadas. Para streaming de tokens puedes usar websockets o Server-Sent Events y ofrecer una experiencia de chat en tiempo real.
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Resumen rápido pasos clave instala Ollama con curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh comprueba servicio con systemctl status ollama descarga modelos con ollama pull nombre_del_modelo prueba con ollama run nombre_del_modelo y consume la API local en https://localhost:11434/api/generate integralo en MERN mediante una ruta en Express y un frontend React que muestre el chat. Para soluciones avanzadas y soporte técnico recuerda que en Q2BSTUDIO ofrecemos desarrollo de software a medida, integración de IA y servicios de ciberseguridad listos para empresa.
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