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Instalado en un VPS, expone una API compatible con OpenAI que sus aplicaciones pueden consultar en local. Le mostramos cómo desplegarlo en modo servidor, detrás de un reverse proxy con SSL y clave API.",[35,39,49,52,74],{"type":36,"title":37,"body":38},"h2","Por qué autoalojar GPT4All en un VPS","La fuerza de GPT4All está en ejecutar modelos cuantizados (formato GGUF) de forma eficiente en CPU, sin tarjeta gráfica. Es exactamente lo que hace falta para un VPS estándar. Al alojarlo usted mismo, obtiene un asistente de IA privado del que ninguna consulta sale de su infraestructura: ni sus prompts ni sus documentos internos se envían a un tercero. El modo servidor de GPT4All publica una API que imita la de OpenAI (`\u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions`), lo que permite reutilizar cualquier SDK existente cambiando simplemente la URL base. Usted gestiona su catálogo de modelos en local y elige el que cabe en la RAM de su VPS.",{"type":40,"title":41,"items":42},"ul","Los beneficios concretos del autoalojamiento",[43,44,45,46,47,48],"Funciona en CPU puro: no requiere ninguna GPU, ideal para un VPS clásico.","API compatible con OpenAI: migración de código trivial (cambio de la URL base).","Confidencialidad de los prompts y de los documentos: todo permanece en el VPS.","Sin suscripción ni coste por token: un precio de VPS fijo.","Elección del modelo según la RAM disponible (de 3 GB a 13 GB según la cuantización).","Disponibilidad sin conexión: el asistente responde incluso sin acceso a API externas.",{"type":36,"title":50,"body":51},"Requisitos de hardware y software","GPT4All es deliberadamente frugal, pero sigue dependiendo de la RAM. Un modelo 7B cuantizado en Q4 (por ejemplo, Mistral 7B Instruct) exige unos 8 GB de RAM; uno ligero de 3B se conforma con 4 a 6 GB. Para un uso cómodo, apunte a un VPS de 4 vCPU y 8 a 16 GB de RAM: cuantos más núcleos, más rápida es la generación. Calcule de 4 a 8 GB de disco por modelo GGUF. En cuanto al software: Ubuntu 22.04, Docker (o los binarios Python `gpt4all`), `curl` para las pruebas y un subdominio del tipo `llm.mondomaine.com`. No hace falta ningún controlador GPU.",{"type":53,"title":54,"steps":55},"steps","Despliegue paso a paso",[56,59,62,65,68,71],{"title":57,"body":58},"Instalar el runtime","Por SSH, cree un entorno Python e instale el paquete oficial: `pip install gpt4all`. También puede contenerizar el conjunto en un `Dockerfile` basado en `python:3.11-slim` para aislar las dependencias.",{"title":60,"body":61},"Descargar un modelo GGUF","Coloque un modelo compatible (por ejemplo, `mistral-7b-instruct-v0.1.Q4_0.gguf`) en una carpeta `.\u002Fmodels`. GPT4All puede descargarlo automáticamente en el primer arranque, pero un depósito manual evita las sorpresas de ancho de banda.",{"title":63,"body":64},"Arrancar el servidor API","Inicie GPT4All en modo servidor de manera que exponga el endpoint compatible con OpenAI en el puerto `4891`. Encuadre el proceso con un servicio systemd o un contenedor `restart: unless-stopped` para que se reinicie solo.",{"title":66,"body":67},"Probar la inferencia","Verifique en local: `curl http:\u002F\u002Flocalhost:4891\u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions -H \"Content-Type: application\u002Fjson\" -d '{\"model\":\"mistral-7b-instruct\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Bonjour\"}]}'`. La respuesta debe llegar en unos segundos.",{"title":69,"body":70},"Proteger y exponer","Ponga Nginx o Caddy delante del puerto 4891, añada una verificación de clave API (cabecera `Authorization`) y active el SSL de Let's Encrypt para `llm.mondomaine.com`. 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Docker, LLM y HTTPS.","2026-02-23T00:00:00+00:00",{"id":23,"name":24,"slug":25,"color":26,"icon":27},[129],{"id":23,"name":24,"slug":25,"color":26,"icon":27},"\u002Fblog\u002Fcovers\u002Fheberger-openclaw-vps-poster.svg",{"categorySlug":98,"appSlug":132},"openclaw",1789665009863]