Comprobación de requisitos del sistema

Antes de iniciar, confirma que tu equipo cumpla con los parámetros esenciales:

• Sistema operativo: Windows 10/11 o macOS 10.15+ (en Linux se requieren pasos adicionales).
• Memoria RAM: Mínimo 8 GB; se recomienda 16 GB o más para modelos grandes.
• Espacio en disco: Disponibiliza al menos 20 GB para la instalación base y los modelos.

Para verificar en Windows, ejecuta winver con Win+R, y revisa las propiedades de "Este PC" para RAM y almacenamiento. En macOS, accede a "Acerca de este Mac" desde el menú Apple.

Preparación de dependencias

Ollama depende de varias herramientas externas:

• Python 3.8 o superior
• Git para control de versiones
• Docker (opcional, pero útil para contenedores)

Sigue esta secuencia de instalación para evitar conflictos:

1. Instala Python desde python.org, marcando la opción "Add to PATH" durante el proceso.
2. Descarga e instala Git desde git-scm.com, aceptando la configuración predeterminada.
3. Opcionalmente, instala Docker Desktop desde docker.com y reinicia el sistema si es necesario.

Valida la instalación abriendo una terminal (CMD/PowerShell en Windows, Terminal en macOS) y ejecutando:

python --version
git --version
docker --version  # Solo si se instaló Docker

Si aparecen errores, verifica la variable PATH del sistema para cada herramienta.

Instalación de Ollama y selección de modelos

Configura un espacio de trabajo dedicado para Ollama:

mkdir entorno-ollama
cd entorno-ollama

Ejecuta el script de instalación oficial proporcionado por el proyecto Ollama. Una vez completado, lista los modelos disponibles con:

ollama catalogo

Para principiantes, se sugieren estos modelos iniciales:

• llama2: Modelo base para explorar funcionalidades esenciales.
• mistral: Versión de 7B parámetros, equilibrada en rendimiento y consumo de recursos.
• codellama: Orientado a generación de código.

Descarga un modelo específico, por ejemplo:

ollama obtener llama2

La descarga puede tardar según tu conexión. Si se interrumpe, reanuda el comando; Ollama soporta reanudación. Gestiona el espacio con ollama catalogo para eliminar modelos no usados.

Ejecución del primer modelo local

Inicia una sesión interactiva con el modelo descargado:

ollama iniciar llama2

Prueba enviando un mensaje como "Hola". Usa /ayuda para ver comandos disponibles, Ctrl+D para salir, o redirige la salida a un archivo con > para guardar registros.

Para mejorar el rendimiento en hardware limitado:

• Opta por modelos más pequeños como tinyllama.
• Activa la aceleración GPU con el parámetro --gpu-sinc 1 si dispones de NVIDIA.
• Ajusta la variable de entorno OLLAMA_MEM_MAX para limitar el uso de memoria.

Uso avanzado y solución de problemas

Una vez familiarizado, explora estas capacidades adicionales:

• Ejecuta múltiples modelos simultáneamente en terminales separadas.
• Personaliza configuraciones editando archivos en ~/.ollama/configuraciones.
• Expón Ollama como servicio API con el flag --servidor y un puerto específico.

Para diagnosticar errores, sigue este enfoque:

1. Examina las primeras líneas del mensaje de error para pistas clave.
2. Revisa los registros con ollama bitacora.
3. Busca incidencias similares en el repositorio oficial de Ollama en GitHub.