Noticias Almost Timely: 🗞️ Cómo Empezar con Modelos de IA Locales (2025-04-20)

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En Qué Estoy Pensando: Cómo Empezar con Modelos de IA Locales

Después de que una publicación se hiciera viral en LinkedIn, supongo que es hora de escribir cómo empezar con modelos de IA locales. Proporcionaré dos advertencias en esta edición del boletín. Primero, será inherentemente más técnico de lo que probablemente está acostumbrado con la IA generativa. Usted y yo estamos acostumbrados a abrir una ventana del navegador, iniciar sesión en las herramientas de IA de nuestra elección y hacer las cosas. Nunca tenemos que pensar en la plomería y la infraestructura que hacen posibles esas herramientas.

Si se siente incómodo o no puede (debido a las políticas de TI de la empresa, por ejemplo) hacer estas cosas más técnicas, entonces siéntase libre de simplemente relajarse y leer, o saltarse esta edición por completo.

La segunda advertencia es sobre el lenguaje. Hay muchos términos confusos en este espacio, así que deberíamos establecer algunas definiciones. Uso varios términos diferentes que son algo intercambiables, así que pongamos las cartas sobre la mesa:

• IA Local: modelos de IA generativa que usted ejecuta en su propio hardware, desde su teléfono hasta sus propios centros de datos locales (on-premise). Cualquier entorno donde tenga control total de la máquina en la que se ejecuta el modelo de IA es IA local.
• Modelo abierto/modelo de pesos abiertos: modelos de IA generativa que son distribuidos gratuitamente en línea por los creadores de modelos. Estos modelos le permiten ejecutarlos en cualquier lugar, y no tiene que pagar al creador del modelo para usarlo. Algunas personas erróneamente los llamarán modelos de código abierto o IA de código abierto, pero casi ningún creador de modelos distribuye el conjunto de datos de entrenamiento en sí mismo que se necesitaría para calificar como verdaderamente de código abierto.

Técnicamente, NO son lo mismo. La IA Local es local para usted y su red. Los modelos abiertos pueden ejecutarse en cualquier lugar. Por ejemplo, puede ejecutar modelos abiertos en IBM WatsonX.ai, la nube segura de IA generativa de IBM. No es local en absoluto. Usted no tiene control sobre la máquina en la que se está ejecutando. Pero para muchas organizaciones, especialmente aquellas que operan dentro de la nube de IBM y necesitan la tecnología de gobernanza de IBM, es un gran lugar para ejecutar modelos de pesos abiertos.

Probablemente deberíamos hablar de POR QUÉ querría hacer esto, cuando servicios como ChatGPT son tan convenientes. Hay cinco razones por las que podría querer usar modelos de IA locales en lugar de un servicio de IA SaaS:

• Privacidad: cuando ejecuta modelos en su hardware localmente, ningún dato sale de su sistema. Tiene tanta privacidad y seguridad como su propia máquina. Este es un GRAN atractivo para cualquiera que trabaje con datos sensibles.
• Costo: cuando ejecuta modelos en su hardware localmente, el costo es su costo operativo (generalmente electricidad). Esto es súper importante para cosas como I+D (Investigación y Desarrollo) donde podría estar haciendo toneladas de llamadas API a un modelo como parte de su proceso de desarrollo. Usando un proveedor de nube, esto podría acumular facturas enormes antes de que siquiera tenga un producto para mostrar o vender. Usar modelos locales reduce ese costo sustancialmente – y podría ser lo suficientemente exitoso como para justificar el uso de un modelo local incluso en producción.
• Sostenibilidad: cuanta menos energía use para operar la IA, más sostenible es. Sí, claramente hay economías de escala cuando los proveedores tienen poder de cómputo masivo y concentrado, pero dado que todos buscan absorber tanta electricidad como sea posible, no es exagerado imaginar que la IA consume increíblemente muchos recursos. Usar modelos locales puede reducir ese consumo de energía si se hace bien.
• Control: cuando ejecuta modelos localmente, tiene control total sobre cómo se configuran, mucho más de lo que cualquier servicio en la nube le permitiría. Esta es un arma de doble filo; puede configurar mal un modelo hasta el punto de que se vuelva no funcional – pero si hay cosas específicas que quiere que haga un modelo, el acceso a esos controles adicionales puede ser útil.
• Confiabilidad: los modelos de IA locales se ejecutan en su máquina. Una vez que los descarga, son suyos. Si OpenAI cerrara mañana, ChatGPT desaparecería, pero su IA local continuaría funcionando mientras lo hiciera su computadora.

Con estos puntos en mente, profundicemos en el proceso de CÓMO configurar estas cosas. Si está viendo la versión en video de este boletín, verá algunos de estos ejemplos con mayor detalle. Necesitamos hablar sobre hardware, modelos, software, configuración y uso, en ese orden.

Parte 1: Hardware

Para ejecutar modelos de IA generativa en su máquina, necesita recursos suficientes. Los modelos de IA generativa típicamente necesitan muchísima memoria para funcionar bien. Su computadora tiene dos tipos de memoria que son importantes: memoria regular de la computadora (RAM) y memoria gráfica (VRAM o RAM de video). Para que la IA generativa funcione bien, la VRAM es la más importante – y la variable más salvaje.

Las laptops para gaming de hoy en día suelen venir con 12-16 GB de VRAM, aunque algunas plataformas de gaming de alta gama vienen con más. Las Macs de hoy son un caso aparte – las Macs desde 2019 (las Macs de la serie M con nombres como M1, M2, M3, M4) tienen memoria compartida, lo que significa que la RAM regular y la VRAM son lo mismo. Hay un gran fondo común que la computadora comparte automáticamente.

Esto importa mucho porque en las PCs, a menudo necesitará software que pueda cargar modelos de IA tanto en su VRAM como en su RAM, y cuando un modelo de IA se ejecuta en la RAM regular, es l-e-n-t-o.

El mensaje básico aquí es simple: si está comprando/usando PCs, obtenga tanta VRAM como pueda permitirse. Si está comprando/usando Macs, obtenga tanta memoria como pueda permitirse. Más siempre es mejor.

Su computadora, en algún lugar de su configuración (ha pasado un buen rato desde que usé una PC, pero supongo que el Administrador de Tareas o las Preferencias del Sistema lo llevarán a donde quiere ir, y probablemente pueda pedirle a Windows Copilot que simplemente le diga) le indicará cuánta memoria tiene disponible. Si recuerdo correctamente, tanto las Macs como las PCs tienen una aplicación de Monitor de Actividad que le informa el estado actual de su computadora.

Encuentre el estado de su memoria, cierre todas sus aplicaciones abiertas y tome nota de cuánta memoria de cada tipo tiene.

Por ejemplo, en mi MacBook, esto es lo que veo sin nada más ejecutándose:

Puede ver que tengo alrededor de 110 GB de memoria total disponible. Necesitaremos esta información en breve.

Parte 2: Modelos

Una vez que hemos determinado cuánta memoria tenemos disponible en general, podemos empezar a ‘buscar’ modelos. Digo buscar porque necesitamos encontrar modelos de pesos abiertos que se ajusten a nuestras necesidades. En el repositorio de modelos Hugging Face, hay más de 1.6 millones de modelos diferentes para elegir. Por supuesto, muchos de ellos están diseñados específicamente para tareas concretas, así que nos centraremos en algunas grandes familias de modelos que actualmente tienen un alto rendimiento.

Las tres familias que recomiendo para el usuario empresarial promedio son:

• Google Gemma
• Meta Llama
• Mistral

En cada familia, hay diferentes tamaños de modelos. Verá esto listado en el nombre del modelo, el número de parámetros que contiene el modelo. Los parámetros indican cuánto conocimiento e información contiene un modelo. Por ejemplo, verá cosas como Google Gemma 3 1B, 4B, 12B, 27B, etc. Esos números indican 1 mil millones de parámetros, 4 mil millones de parámetros, etc.

En términos generales, más es mejor PERO hay una limitación: cuanto más grande es un modelo en parámetros, más memoria necesita para funcionar bien. Si elige un modelo que es más grande que la memoria que tiene disponible, literalmente bloqueará su computadora al consumir toda la memoria y detendrá por completo toda su computadora.

¿La contrapartida con los modelos de parámetros más pequeños? Los parámetros son conocimiento. Cuantos menos parámetros, menos capaz es el modelo. Un modelo como Google Gemma 1B es coherente pero alucinará casi todo, inventando cosas porque casi no tiene conocimiento de fondo. Un modelo como Google Gemma 27B será mucho más fluido y conocedor.

Es importante decir que los modelos abiertos en general que puede ejecutar en una laptop serán mucho menos conocedores que los grandes modelos de frontera a los que estamos acostumbrados. Se estima que el modelo GPT-4o de ChatGPT tiene billones de parámetros, al igual que Google Gemini. Hablaremos más sobre las implicaciones de esto en un momento.

Antes de profundizar en la elección de modelos específicos, debemos hablar sobre un aspecto muy confuso de la selección de un modelo: la cuantización.

Los creadores de modelos lanzan sus modelos en el formato de mayor precisión posible. Cuando interactuamos con esas versiones de los modelos, realizan tareas a su nivel de precisión más alto, pero consumen mucha memoria. Devoran la memoria como locos y se ejecutan bastante lentamente.

La comunidad de pesos abiertos a menudo toma un modelo hecho por un creador de modelos y realiza una cuantización en él, que es una especie de compresión. Lo que hace es reducir la precisión del modelo, pero lo hace significativamente más rápido de operar. Podemos profundizar en las matemáticas de la cuantización en otro momento, pero el resumen rápido es que queremos modelos que estén cuantizados a 4, 5 o 6 bits. En términos generales, la cuantización es un equilibrio entre el uso de recursos y la precisión, y la cuantización de 4-6 bits es el punto óptimo para la mayoría de los modelos.

Esto se ve en los nombres de los modelos, como gemma-3-27b-q5_k_l. Este nombre bastante arcano significa el modelo Gemma 3, versión de 27 mil millones de parámetros y cuantización de 5 bits.

Aquí está el resumen rápido que puedo ofrecer sobre la cuantización: en general, use modelos q4 o q5 siempre que pueda.

Luego elija un modelo basado en sus parámetros y su memoria. Mi regla general es: tome el número de parámetros, duplíquelo, y esa es la RAM que necesitará para que el modelo sea útil. Defino útil como un modelo que opera a una velocidad razonable (unos 15 tokens/segundo) y tiene una ventana de contexto suficientemente grande (unos 64K) para ser útil para la mayoría de las tareas comunes.

Por ejemplo, suponga que eligió Google Gemma 3 4B, con una cuantización q4 o q5. 4 * 2 = 8, por lo que necesitará 8 GB de VRAM disponibles para ejecutarlo bien. (Sí, para la gente más técnica, hay un montón de matices aquí, pero estamos tratando de empezar. Duplicar la memoria de esta manera tiene en cuenta una ventana de contexto generosa y la caché clave/valor.)

Entonces, de la parte 1, ¿cuál es su VRAM disponible? Si tiene una tarjeta gráfica de 16 GB, puede ejecutar de forma segura un modelo 8B bien, o cualquier cosa por debajo de ese número. Podría ejecutar Google Gemma 3 4B fácilmente. Sí, técnicamente puede ejecutar Google Gemma 3 12B, pero será tan lento y con una ventana de contexto tan pequeña (la memoria a corto plazo disponible en un chat) que no será útil.

En mi Mac, tengo unos 110 GB de memoria disponible, lo que significa que puedo ejecutar cualquier tamaño de modelo Gemma hasta su tamaño máximo de 27B y que sea utilizable y rápido. Podría ejecutar modelos de hasta 55 mil millones de parámetros en mi configuración actual.

Cuando visitamos el repositorio de Hugging Face para modelos, o miramos los catálogos de modelos en las interfaces, esto ahora nos da una línea base para elegir modelos.

Podemos mirar los modelos por familia y parámetros sin tener que tener en cuenta también la cuantización más allá de lo básico, al menos para empezar.

Pasemos al software.

Parte 3: Software

Ahora que tenemos una comprensión de qué modelos podemos ejecutar, necesitamos obtener el software necesario para ejecutarlos. Nadie ejecuta un modelo de IA directamente; los modelos de IA son esencialmente bases de datos gigantescas de estadísticas en su núcleo. Para hacer uso de un modelo, necesitamos una interfaz a su alrededor. Esto es similar a los autos; nadie conduce por la carretera sentado en un bloque de motor. El bloque del motor está incrustado en el propio automóvil, y aunque el bloque del motor es crítico – un automóvil no puede ir a ninguna parte sin un motor – tampoco es útil el motor sin el automóvil.

Para la persona promedio que quiere empezar con modelos de IA locales, querrá elegir una interfaz que también tenga incorporado el servidor backend. Piense en las interfaces de IA como piensa en la Web, con dos partes principales, un servidor y un cliente.

Cuando navega por la web, su cliente – el navegador web, como Safari o Chrome o Brave – sale e interactúa con el servidor web de otra persona que contiene el sitio web. Empresas como WP Engine tienen servidores – muchos de ellos, hardware grande – que sirven software como WordPress y, en última instancia, sitios web como el sitio web de Trust Insights. Necesita ambos: un cliente sin servidor es inútil, y viceversa.

Los modelos de IA funcionan de manera algo similar. Hay un servidor que sirve el modelo y un cliente que interactúa con él. Cuando visita ChatGPT o Claude o Gemini por navegador o aplicación, está utilizando el cliente para hablar con los servidores de IA que se ejecutan en esas grandes empresas tecnológicas.

En el espacio de los modelos de IA locales, existen paquetes de software que agrupan ambos, que son tanto cliente como servidor. Esto es lo que queremos usar para empezar con la IA local en el nivel más básico.

Hay dos paquetes de software que recomiendo para la persona promedio que no está súper ansiosa por configurar servidores: AnythingLLM y LM Studio. Ambos son gratuitos; las principales diferencias radican en la funcionalidad. AnythingLLM tiene MUCHAS cosas incorporadas, como gestión de documentos, reconocimiento de voz, etc. Intenta hacer mucho y en su mayor parte lo logra; también tiene la interfaz básica estilo chat que todos conocemos y usamos.

LM Studio proporciona la misma interfaz de chat familiar también, pero intenta ser un servidor más robusto además de un cliente. Es especialmente bueno para las Macs actuales de la serie M, ya que admite el estándar de IA MLX de Apple. Una versión MLX de un modelo se ejecuta entre un 5 y un 8% más rápido que un modelo no MLX.

¿Cómo decidir entre los dos? Si planea usar agentes, APIs o desarrollar código contra su IA local, sugiero encarecidamente LM Studio (o si tiene una Mac). Si planea simplemente usarlo como consumidor final, de la misma manera que usa ChatGPT o Gemini hoy, entonces AnythingLLM sería una buena opción.

Estas son aplicaciones estándar que se ejecutan en su computadora, así que instálelas como instalaría cualquier otro software.

Parte 4: Configuración

Así como una pieza de software recién instalada como Microsoft Word necesita alguna configuración o personalización para que sea útil para su caso de uso específico, también el software de IA necesita alguna configuración para que sea útil.

Primero tenemos que decidir qué modelo usar. Hay un montón de opciones. Una de las peculiaridades de los modelos abiertos es que, con tantos de ellos, se sabe que diferentes modelos son buenos en diferentes tareas, y hay muchos modelos especializados que están diseñados o ajustados específicamente para un tipo de tarea. Esto contrasta con una herramienta como Gemini, Claude o ChatGPT que intentan, y en gran medida logran, ser buenos en muchos tipos diferentes de tareas.

Veamos algunas familias de modelos diferentes y en qué son buenos.

• Google Gemma 3: Gemma 3 hace un muy buen trabajo siguiendo instrucciones, especialmente las versiones 12B y 27B. Si tiene tareas donde seguir instrucciones (como instrucciones paso a paso, flujos de trabajo, etc.) es importante, Gemma 3 le servirá bien. Gemma puede escribir pero tiende a ser un poco escueto.
• Meta Llama 3.3: Aunque Llama 4 está en el mercado, es demasiado grande para la mayoría del hardware de consumo. Llama 3.3 es la versión actual que puede ejecutarse en hardware de consumo. Llama 3.3 es una opción decente para la escritura de no ficción.
• Mistral Small: La familia Mistral sobresale en el trabajo multilingüe y la escritura. Es muy capaz, especialmente la versión Small actual, Small 3 24B, un modelo de 24 mil millones de parámetros. Recuerde que querrá tener 48 GB de VRAM/memoria para sacarle un uso sólido.
• DeepCoder: Si está usando IA generativa específicamente para escribir código, DeepCoder es un modelo fantástico para la codificación, especialmente para los primeros borradores.

Una vez que elija un modelo que sea de un tamaño apropiado para la memoria y los recursos que tiene, descárguelo en la interfaz de la aplicación.

En la ventana principal del chat o en la configuración, dependiendo de la aplicación que esté utilizando, querrá tomarse unos momentos para familiarizarse con las funciones y posiblemente jugar con algunas configuraciones. Una de las configuraciones más útiles de conocer es un parámetro llamado temperatura. Verá esto en la configuración del modelo.

¿Qué hace la temperatura? Fundamentalmente, la temperatura controla el nivel de aleatoriedad en las respuestas del modelo. Una temperatura baja significa menos aleatoriedad. Una temperatura más alta significa más aleatoriedad.

¿Por qué querría jugar con esto? Algunas tareas son muy deterministas; no quiere que el modelo se vuelva demasiado creativo. Por ejemplo, si le pidiera a un modelo que clasificara un texto en un conjunto de categorías definidas, establecería una temperatura baja, como 0.5, para evitar que arbitrariamente proponga nuevas categorías.

Otras tareas son más probabilísticas, como la escritura creativa. Establezca la temperatura demasiado baja y obtendrá una generación increíblemente robótica. Una temperatura entre 0.7 y 1.0 tenderá a producir una escritura más creativa al permitirle al modelo más libertad para ser creativo.

Para aquellas personas acostumbradas a una interfaz como ChatGPT, esto podría parecer inusual. Detrás de escena, servicios como ChatGPT tienen exactamente las mismas configuraciones y controles; es solo que esos modelos de usuario final suelen ser establecidos por el proveedor y el consumidor promedio no tiene la capacidad de controlarlos o cambiarlos.

Bien, entonces tiene su software instalado. Tiene su modelo descargado e instalado. Tiene su configuración ajustada. Finalmente está listo para comenzar a usar la IA local.

Parte 5: Uso

Finalmente, llegamos a la parte buena, ¿verdad? Bueno, la parte buena es sorprendentemente aburrida: es como cualquier otro modelo de lenguaje grande de IA generativa que haya usado. Hay un par de giros que son importantes de conocer cuando se trata de modelos abiertos e IA local.

¿Recuerda cómo hablamos sobre el recuento de parámetros, cómo cuantos más parámetros tiene un modelo, mejor tiende a funcionar? Esto es relevante tanto para seguir instrucciones (es decir, hacer lo que le dice que haga en sus prompts) como para el conocimiento. Más parámetros significan más conocimiento codificado.

Pero excepto por modelos realmente muy grandes como Llama 3.1 405B (405 mil millones de parámetros), DeepSeek (671 mil millones de parámetros) y un puñado de otros, la mayoría de los modelos locales tendrán efectivamente menos de 50 mil millones de parámetros. A esa escala, los modelos tendrán algo de conocimiento, pero los riesgos de alucinación son muy altos.

Lo que eso significa es que usted tiene que aportar más datos. Aquí hay un ejemplo simple. Si le pregunta a un modelo pequeño como Gemma 3 4B quién es el CEO de Trust Insights, dará una respuesta sin sentido. Si le proporciona la respuesta, la recitará perfectamente.

Ahora, podría decir (con bastante razón) que si tenemos que proporcionar la respuesta, ¿cuál es el punto? Bueno, ahora entramos en los casos de uso de la IA generativa (sobre los cuales puede aprender más en mi nuevo curso, Casos de Uso de IA Generativa para Marketers) y en qué son buenos los modelos más pequeños.

• Extracción: sacar datos de otros datos
• Clasificación: organizar datos
• Resumen: convertir datos grandes en datos pequeños
• Reescritura: transformar datos de una forma a otra
• Síntesis: tomar datos pequeños y agregarlos en datos grandes
• Respuesta a Preguntas: responder preguntas sobre sus datos o en general
• Generación: crear nuevos datos

Cuando se trata de IA local, los primeros 5 casos de uso aquí son donde realmente brilla. Dados los datos, incluso modelos muy pequeños como Gemma 3 4B pueden hacer un trabajo muy capaz, y también serán rápidos como un rayo al respecto.

Donde fallarán es en los casos de uso 6 y 7, cuando les pedimos a los modelos que creen nuevos datos. Por ejemplo, pedirle a Gemma 3 una recomendación de restaurante en su área sin proporcionar ningún dato no va a ir bien. Simplemente no tiene suficiente conocimiento. Pídale mientras le proporciona un documento JSON grande de restaurantes y sus ofertas, y lo hará bien.

Lo mismo ocurre con la generación. Pídale que escriba, por ejemplo, una publicación de blog sobre marketing B2B sin ningún dato de fondo y se le ocurrirá contenido genérico y mediocre. Simplemente no hay suficiente conocimiento en ningún dominio para que cree contenido realmente único y convincente, especialmente una vez que está por debajo de unos 10 mil millones de parámetros. Déle su archivo de boletines y podcasts como almacén de datos, y es probable que lo haga mucho mejor generando algo.

Donde estos modelos brillan es en tareas repetitivas, especialmente si puede automatizarlas. ¿Recuerda el boletín de la semana pasada sobre n8n? Un modelo de IA local representará un ahorro de costos enorme si puede conectar un flujo de trabajo para usarlo en lugar de un servicio basado en la nube.

Parte 6: Conclusión

Nos centramos principalmente en el cómo en esta edición del boletín, y si tiene el hardware y herramientas como LM Studio o AnythingLLM, está bien posicionado para comenzar a utilizar modelos de IA locales.

Una advertencia final sobre la IA local, especialmente en laptops: usar la GPU a toda máquina consume el 100% de la energía del sistema. Espere que sus ventiladores funcionen, ¡e incluso podría agotar la batería mientras su laptop está enchufada! Toda la IA generativa es increíblemente intensiva en energía, así que si está usando modelos de IA generativa intensamente en su máquina, no espere que su máquina haga muchas otras cosas al mismo tiempo a menos que tenga una máquina bestial.

Recuerde las razones clave para usar modelos locales: costo, privacidad, flexibilidad, sostenibilidad y confiabilidad. El rendimiento de vanguardia NO es una de las razones para usarlos, así que si está abordando una tarea muy compleja que exige un rendimiento de vanguardia, use un modelo de frontera grande en su lugar.

Espero que esta guía le brinde un excelente punto de partida para la IA generativa ejecutándose localmente. Si desea un recorrido más estratégico, vea esta charla que di en la conferencia MAICON 2024 sobre modelos abiertos e IA local. Aunque ha habido muchos cambios técnicos y tácticos, la estrategia sigue siendo en gran medida la misma.

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Christopher S. Penn

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