Cómo instalar Ollama en Windows, macOS y Linux y correr DeepSeek R1 y Llama 3 localmente

1. Requisitos de Hardware recomendados

Ejecutar modelos de lenguaje localmente depende de la memoria RAM y la VRAM de tu tarjeta gráfica. Para modelos de 7B a 8B parámetros (como DeepSeek-R1-Distill-Qwen-8B o Llama 3.3 8B), se recomienda una GPU con al menos 6GB u 8GB de VRAM, o 16GB de memoria RAM si ejecutas en CPU.

💡 Consejo Práctico:En tarjetas gráficas NVIDIA (CUDA), AMD (ROCm) o Apple Silicon (Metal), Ollama acelerará automáticamente la inferencia alcanzando entre 40 y 110 tokens por segundo.

2. Instalación según tu Sistema Operativo o Gestor

Elige tu plataforma preferida para instalar Ollama con un solo comando verificado:

Terminal / Comandos

1# Instalar Ollama oficial en Windows vía winget:
2$winget install Ollama.Ollama
3
4# Verificar la instalación:
5$ollama --version

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Espacio reservado con Zero CLS. Se activará automáticamente al configurar tu ID en el archivo .env

3. Descargar y Ejecutar DeepSeek R1 y Llama 3

Ollama descarga los pesos cuantizados en formato GGUF de alta eficiencia. Elige el modelo según tu capacidad de memoria:

📌 Nota Técnica:Durante la ejecución de DeepSeek R1, verás el bloque de pensamiento deliberativo <think>...</think> antes de la respuesta final, permitiéndote auditar el razonamiento matemático o lógico del modelo.

Terminal / Comandos

1# Modelo de razonamiento óptimo para PCs con 8GB VRAM / 16GB RAM:
2$ollama run deepseek-r1:8b

4. Exponer la API Local compatible con OpenAI

Ollama incluye por defecto un servidor HTTP que escucha en http://localhost:11434. Esta API es compatible con la especificación de OpenAI, lo que significa que puedes conectar cualquier software como Cursor, n8n o LibreChat apuntando a este endpoint.

Terminal / Comandos

1$curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
2$  "model": "deepseek-r1:8b",
3$  "prompt": "¿Por qué el cielo es azul?",
4$  "stream": false
5$}'

5. Conectar Ollama con una Interfaz Web (Open WebUI)

Si prefieres una experiencia visual idéntica a ChatGPT pero 100% privada y local, puedes conectar Ollama con Open WebUI ejecutando un contenedor ligero de Docker:

Terminal / Comandos

1$docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Preguntas Frecuentes

¿Ollama envía mis datos a servidores externos?

No. Todo el procesamiento de tokens, prompts y respuestas se realiza 100% en local en el hardware de tu máquina. No requiere conexión a internet tras descargar el modelo.

¿Puedo correr Ollama si no tengo tarjeta gráfica dedicada?

Sí. Ollama tiene soporte automático para inferencia en CPU con cuantización GGUF. La velocidad será menor (entre 5 y 15 tokens por segundo), pero completamente funcional.

#Ollama#Local LLM#Windows#macOS#Linux#DeepSeek#Privacidad

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