[{"data":1,"prerenderedAt":119},["ShallowReactive",2],{"seo-verification":3,"marketplace-app-es-ollama":6},{"google":4,"bing":5},"EycwPY2XMyTkVzas3n1ygeNJFGAH513qrMjfDljzsMQ","",{"key":7,"data":8},"marketplace-app-es-ollama",{"slug":9,"slugs":10,"categorySlugs":11,"name":16,"description":17,"phase":18,"unavailableReason":19,"docsUrl":20,"logo":21,"github":22,"tagline":23,"longDescription":24,"features":25,"useCases":32,"steps":42,"faq":61,"specs":80,"compatibleOs":88,"relatedApps":90,"relatedPosts":113,"category":116},"ollama",{"fr":9,"en":9,"ar":9,"es":9},{"fr":12,"en":13,"ar":14,"es":15},"ia","artificial-intelligence","الذكاء-الاصطناعي","inteligencia-artificial","Ollama","Sirva LLM de código abierto desde su propio servidor. Descargue Llama 3, Mistral, Qwen o DeepSeek con un solo comando, detrás de una API compatible con OpenAI y sin coste por token.",1,null,"https:\u002F\u002Fservorbit.com\u002Fblog\u002Fcomo-alojar-ollama-en-un-vps","https:\u002F\u002Fcdn.simpleicons.org\u002Follama","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Follama\u002Follama","Sirva LLM de código abierto desde su VPS — API compatible con OpenAI, sin coste por token.","Ollama es un motor de inferencia de código abierto que descarga y sirve grandes modelos de lenguaje — Llama 3, Mistral, Qwen, DeepSeek, Gemma — en su propia infraestructura, con un solo comando. Expone una API REST compatible con OpenAI: cualquier herramienta o biblioteca que sepa hablar con OpenAI habla con su instancia autoalojada sin que cambie una sola línea de código. Lo que lo distingue de los otros dos componentes de inferencia del catálogo tiene que ver con su alcance: Ollama hace una sola cosa, servir modelos de texto, y la vuelve trivial — la gestión de los modelos se reduce a `ollama pull`, `ollama list` y `ollama rm`, sobre una biblioteca de más de un centenar de modelos listos para usar. LocalAI abarca más y añade imágenes, transcripción y embeddings desde el mismo contenedor; LiteLLM, por su parte, no calcula nada: es una pasarela que enruta hacia Ollama y hacia proveedores remotos.\n\nDesplegado en un VPS ServOrbit, Ollama se convierte en su motor de inferencia privado: peticiones ilimitadas a un coste mensual fijo, con prompts y respuestas que nunca salen de su servidor. Ollama no tiene ni interfaz web ni autenticación: por eso su puerto nunca se publica tras un dominio y permanece ligado al bucle local de la máquina — el código que se ejecuta en ese mismo VPS llama a `http:\u002F\u002F127.0.0.1:11434`, y desde otra máquina hace falta un túnel SSH. Ollama no tiene ni interfaz web ni autenticación: asócielo a Open WebUI para disponer de una interfaz de conversación, a LiteLLM para añadir claves y cuotas, o a n8n y Flowise para la automatización.",[26,27,28,29,30,31],"API compatible con OpenAI — cambie la URL base y su código existente funciona de inmediato","Gestión de los modelos con un solo comando: `ollama pull llama3.1:8b`, `ollama list`, `ollama rm`","Llama 3, Mistral, Qwen, DeepSeek, Gemma, Phi y más de un centenar de modelos adicionales","Funciona sin tarjeta gráfica; el paso a una GPU acelera notablemente la inferencia cuando la máquina dispone de una","Servidor multimodelo: varios modelos cargados en paralelo, cada uno con su propio contexto","Modelos conservados en un volumen Docker — sobreviven al reinicio del contenedor",[33,36,39],{"title":34,"body":35},"Motor de inferencia privado","Sustituya sus llamadas a la API de OpenAI por su propio punto de entrada Ollama. Una aplicación alojada en el mismo VPS llama a `http:\u002F\u002F127.0.0.1:11434\u002Fv1`: sus prompts nunca salen de la máquina, lo que conviene al tratamiento de contratos, de documentos internos o de cualquier dato sensible.",{"title":37,"body":38},"Desarrollo y pruebas","Haga funcionar un modelo de 7 o 13 mil millones de parámetros en un VPS dedicado para prototipar sus funciones de IA antes de conectar un LLM de producción. El coste es fijo, sin facturas sorpresa, y un `ollama rm` deja la máquina a cero.",{"title":40,"body":41},"Pila de IA compartida por el equipo","Asocie Ollama a Open WebUI para dar a todo su equipo una interfaz de conversación compartida, alimentada por modelos de código abierto, sobre una infraestructura que usted controla.",[43,46,49,52,55,58],{"title":44,"body":45},"Crear el VPS","Pida un VPS ServOrbit con al menos 8 GB de RAM para un modelo de 7 a 8 mil millones de parámetros cuantizado en Q4 sobre procesador, y 16 GB para modelos más grandes. El sistema instalado es Ubuntu 24.04. Para tiempos de respuesta dignos de la producción, un servidor dotado de una GPU cambia notablemente la experiencia.",{"title":47,"body":48},"Desplegar Ollama","La instalación desde su área de cliente crea el contenedor `ollama\u002Follama`, monta el volumen `ollama` en `\u002Froot\u002F.ollama` para que los modelos sobrevivan a los reinicios, y publica el servicio en el bucle local, en `127.0.0.1:11434`. Nada queda expuesto a Internet en esta etapa: es algo deliberado, ya que Ollama no tiene ninguna autenticación.",{"title":50,"body":51},"Conectarse por primera vez","Ollama no tiene pantalla de inicio de sesión: es una API HTTP acompañada de una línea de comandos. Por SSH en el VPS, ejecute `docker exec -it ollama ollama pull llama3` y luego `docker exec -it ollama ollama run llama3`. Conecte después una interfaz, Open WebUI por ejemplo, en lugar de exponer la API tal cual.",{"title":53,"body":54},"Descargar su primer modelo","Descargue un modelo con `docker exec -it ollama ollama pull llama3.1:8b`, compruebe que ha quedado registrado con `docker exec -it ollama ollama list` y luego pruebe desde el VPS: `curl http:\u002F\u002F127.0.0.1:11434\u002Fapi\u002Fgenerate -d '{\"model\":\"llama3.1:8b\",\"prompt\":\"Hola\"}'`.",{"title":56,"body":57},"Tener en cuenta la ausencia de autenticación","Ollama no pide ningún identificador y desconoce la noción de clave de API: cualquiera que alcance el servicio puede consultar sus modelos y descargar otros. Por eso ServOrbit no le vincula ningún dominio — el cifrado de un vhost protegería el transporte, no identificaría a nadie. Dos usos se sostienen: trabajar mediante un túnel SSH, o colocar delante de Ollama una pasarela que autentique, LiteLLM por ejemplo, y publicar únicamente esta.",{"title":59,"body":60},"Conectar sus herramientas","En Open WebUI, en Settings y luego Connections, indique `http:\u002F\u002Flocalhost:11434`. Desde un SDK de OpenAI que se ejecute en el propio VPS, configure `base_url='http:\u002F\u002F127.0.0.1:11434\u002Fv1'` y `api_key='ollama'`. Desde otra máquina no existe ningún punto de entrada público: abra un túnel SSH con `ssh -L 11434:127.0.0.1:11434 root@\u003Cip-del-vps>` y luego apunte a `http:\u002F\u002Flocalhost:11434\u002Fv1`. El puerto puede reasignarse en la instalación: use el que se muestra en la ficha de la aplicación en su área de cliente, ya que 11434 es solo el valor del catálogo.",[62,65,68,71,74,77],{"q":63,"a":64},"¿Qué es Ollama?","Ollama es un motor de código abierto que descarga y sirve grandes modelos de lenguaje detrás de una API REST local. Véalo como un servidor de inferencia instalado en su casa: usted descarga un modelo una vez y, después, cualquier aplicación lo llama igual que llamaría a la API de OpenAI.",{"q":66,"a":67},"¿Cuánta RAM hace falta para Ollama?","Un modelo de 7 mil millones de parámetros cuantizado en Q4 requiere unos 5 a 6 GB de RAM. Prevea 8 GB como mínimo para hacer funcionar cómodamente un modelo de 7 a 8 mil millones, 16 GB para un modelo de 13 mil millones y 64 GB — o una GPU — para un modelo de 70 mil millones, muy lento en procesador.",{"q":69,"a":70},"¿Es Ollama compatible con el SDK de OpenAI?","Sí. Ollama expone los puntos de entrada compatibles `\u002Fv1\u002Fchat\u002Fcompletions`, `\u002Fv1\u002Fcompletions` y `\u002Fv1\u002Fembeddings`. Sustituya `base_url` por la dirección de su instancia y asigne a `api_key` cualquier cadena no vacía: su código existente no necesita ninguna otra modificación.",{"q":72,"a":73},"¿Funciona Ollama sin GPU?","Sí. La inferencia en procesador funciona de serie. Los modelos cuantizados más ligeros (Q4_K_M) alcanzan velocidades utilizables en un procesador reciente, para desarrollo o para un uso de bajo volumen. Para tiempos de respuesta de producción con modelos de 7 mil millones de parámetros o más, una GPU acelera la inferencia en una proporción de 10 a 30.",{"q":75,"a":76},"¿Cómo añadir otros modelos?","Ejecute `docker exec -it ollama ollama pull \u003Cnombre-del-modelo>` desde su VPS. El catálogo de modelos disponibles se consulta en ollama.com\u002Flibrary. Las opciones habituales son `llama3.1:8b`, `mistral:7b`, `qwen2.5:7b`, `deepseek-r1:7b` y `gemma2:9b`.",{"q":78,"a":79},"¿Se puede asociar Ollama a Open WebUI?","Sí, ambos están hechos para funcionar juntos. Open WebUI detecta una instancia local de Ollama y lista automáticamente los modelos ya descargados en su selector. Ambos pueden convivir en el mismo VPS: Open WebUI aporta la interfaz de conversación, la gestión de los usuarios y el RAG por encima del motor de inferencia de Ollama.",{"ram":81,"cpu":82,"stack":83,"port":87},"8 GB mínimo (16 GB recomendado)","2 vCPU",[84,85,86],"Docker","Go","llama.cpp","11434",[89],"ubuntu-24.04",[91,99,108],{"name":92,"slug":93,"categorySlug":15,"categoryName":94,"categoryColor":95,"logo":96,"tagline":97,"description":98},"Open WebUI","open-webui","Inteligencia Artificial","text-purple-400 bg-purple-500\u002F10","https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002Fselfhst\u002Ficons\u002Fsvg\u002Fopen-webui.svg","Interfaz web para sus LLM — Ollama, OpenAI, Mistral — alojada en su propio servidor.","Interfaz web para interactuar con sus LLM locales o remotos. Sus datos permanecen en su infraestructura — ningún tercero implicado.",{"name":100,"slug":101,"categorySlug":102,"categoryName":103,"categoryColor":104,"logo":105,"tagline":106,"description":107},"Flowise","flowise","automatizacion","Automatización y flujos de trabajo","text-brand-action bg-brand-action\u002F10","https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002Fselfhst\u002Ficons\u002Fsvg\u002Fflowise.svg","Construya pipelines LLM y chatbots de IA con drag-and-drop — LangChain visual.","Construya pipelines de automatización LLM con drag-and-drop. Cadenas LangChain visuales, conectadas a sus herramientas existentes.",{"name":109,"slug":109,"categorySlug":102,"categoryName":103,"categoryColor":104,"logo":110,"tagline":111,"description":112},"n8n","https:\u002F\u002Fcdn.simpleicons.org\u002Fn8n","Automatice sus procesos de negocio con 400+ integraciones — 100 % autoalojado en su VPS.","Automatice sus flujos de trabajo entre aplicaciones sin código. 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