LLM: Avances y Aplicaciones en 2024
La inteligencia artificial local es una opción fascinante que puede resolver muchos problemas comunes. Puedo ejecutar modelos de lenguaje avanzados en mi propia computadora sin tener que pagar por llamadas a APIs externas. Esto me da más control sobre mis datos sensibles y me permite experimentar libremente.
Ejecutar IA localmente también es una gran oportunidad de aprendizaje. Puedo profundizar mi comprensión de cómo funcionan estos modelos y explorar nuevas aplicaciones. Ya sea que busque ahorrar costos o aumentar la seguridad, la IA local ofrece beneficios interesantes que vale la pena considerar.
Índice
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¿Qué es un MLG local?
Un MLG local es un modelo de lenguaje grande que funciona en mi propia computadora. No necesito enviar mis datos a la nube. Puedo usar el poder del MLG y mantener el control de mi información privada.
Tengo la libertad de experimentar con el modelo en mi máquina. Puedo personalizarlo para mis necesidades específicas. Hay muchos modelos de código abierto para elegir. Puedo ajustarlos y probar diferentes configuraciones.
Al principio, es posible que necesite comprar hardware. Pero a largo plazo, puedo ahorrar dinero. No tengo que pagar por llamadas a una API externa. Esto es útil si uso el modelo con frecuencia.
Los MLG locales me dan más privacidad y control. Puedo adaptarlos a mis tareas únicas. Y pueden ser más económicos con el tiempo.
¿Puedo ejecutar un MLG localmente?
Requisitos de hardware
Ejecutar un Modelo de Lenguaje Grande (MLG) en tu computadora es posible con el equipo adecuado. Una tarjeta gráfica dedicada mejora mucho el rendimiento, haciendo que los MLG funcionen más rápido. Sin ella, pueden ser muy lentos para usar en la práctica.
Los MLG necesitan bastantes recursos. Te recomiendo tener al menos 16GB de RAM y suficiente espacio libre en el disco duro. La cantidad exacta depende del modelo que elijas.
Requisitos de software
Necesitas tres tipos de programas para usar MLG localmente:
- Servidores: Manejan los MLG en segundo plano. Cargan los modelos, procesan las peticiones y generan respuestas. Ollama y Lalamafile son buenos ejemplos.
- Interfaces de usuario: Te permiten interactuar visualmente con los MLG. Puedes escribir tus preguntas y ver las respuestas generadas. OpenWebUI y LobeChat son opciones populares.
- Soluciones completas: Combinan el servidor y la interfaz en un solo paquete. Manejan todo el proceso y son fáciles de usar. GPT4All y Jan son buenas opciones para empezar.
MLG de código abierto
Los MLG son los modelos que procesan tus preguntas y generan texto. Hay muchos disponibles, cada uno con sus puntos fuertes. Algunos son mejores para crear textos creativos, otros para escribir código.
Hugging Face es un buen lugar para descargar MLG gratuitos. Aquí tienes algunos modelos populares:
- Llama 3: El más nuevo de Meta AI. Es versátil y funciona bien en muchas tareas.
- Mistral 7b: Un modelo ligero que funciona bien en computadoras normales.
- LLaVA: Entiende imágenes y texto. Es bueno para describir imágenes y responder preguntas sobre ellas.
Al elegir un MLG, piensa en lo que quieres hacer con él. También ten en cuenta el espacio que ocupa y si tu computadora puede manejarlo.
5 mejores formas de ejecutar LLMs localmente
Ollama (con OpenWebUI)
Ollama es una herramienta de línea de comandos que facilita probar diferentes LLMs de código abierto. Es ideal para usuarios cómodos con la terminal y entusiastas del hogar inteligente.
Con Ollama, puedo descargar y ejecutar modelos con simples comandos. Aunque es principalmente una herramienta de línea de comandos, puedo mejorar su usabilidad combinándola con OpenWebUI para tener una interfaz gráfica.
Ventajas:
- Fácil de usar
- Compatible con muchos modelos de código abierto
- Funciona en la mayoría de sistemas
Desventaja:
- Sin OpenWebUI, solo usa línea de comandos
GPT4All
GPT4All ofrece una interfaz de chat amigable para interactuar con LLMs. Puedo usarlo para chatbots, generar contenido y más. Su función “LocalDocs” me permite chatear de forma privada con mis documentos.
Ventajas:
- Interfaz intuitiva
- Funciona en la mayoría de sistemas
- Código abierto
- Versión empresarial disponible
Desventaja:
- Menos opciones de personalización que otras alternativas
LM Studio
LM Studio es ideal para personalizar LLMs. Me permite optimizar su rendimiento para tareas específicas, lo que lo hace popular entre investigadores y desarrolladores.
Ventajas:
- Opciones de personalización
- Capacidad de ajuste fino
- Comparación de modelos
- Compatible con varios sistemas
Desventajas:
- Curva de aprendizaje pronunciada
- Requiere recursos computacionales significativos
Jan
Jan se enfoca en privacidad y seguridad. Puedo usarlo con LLMs locales y en la nube.
Una característica única es su flexibilidad con servidores. Tiene su propio servidor local, pero también se integra con Ollama y LM Studio. Esto es útil si quiero usar Jan como cliente con LLMs en un servidor más potente.
Ventajas:
- Énfasis en privacidad
- Opciones flexibles de servidor
- Fácil de usar para principiantes
Desventaja:
- Soporte para GPU AMD en desarrollo
NextChat
NextChat sirve para crear experiencias de IA conversacional como chatbots y asistentes virtuales. A diferencia de las otras opciones, se destaca por su compatibilidad tanto con modelos de código abierto como cerrado.
Ventajas:
- Compatible con diversos LLMs
- Herramientas para crear IA conversacional
- Funciones empresariales
Desventajas:
- Puede ser excesivo para experimentación simple
- Enfocado en aplicaciones complejas
¿Cómo ejecutar un LLM local con n8n?
Paso 1: Instalar Ollama y ejecutar un modelo
Instalar Ollama es fácil. Solo descargo el instalador para mi sistema operativo. Funciona en Windows, Mac y Linux.
Después de instalarlo, descargo un modelo como Llama3 con este comando:
ollama pull llama3La descarga puede tardar un poco. Este modelo pesa 4.7 GB. Cuando termina, ejecuto:
ollama run llama3¡Y ya puedo chatear con el modelo desde la línea de comandos!
Paso 2: Crear un flujo de trabajo de chat
Ahora creo un flujo simple en n8n para usar mi LLM local con Ollama. Empiezo añadiendo un nodo disparador de chat. Este es el punto de inicio para hacer interfaces de chat. Luego lo conecto a una cadena LLM básica donde configuro el prompt y el LLM a usar.
Paso 3: Conectar n8n con Ollama
Conectar Ollama con n8n es muy fácil gracias al subnodo Modelo Ollama. Ollama corre en segundo plano y expone una API en el puerto 11434. Puedo comprobar si está funcionando abriendo http://localhost:11434 en el navegador.
Para que n8n se comunique con la API de Ollama, ambos deben estar en la misma red. Si uso n8n en Docker, inicio el contenedor con el parámetro --network=host.
Para conectar n8n y Ollama, dejo todo por defecto en la ventana de conexión de Ollama. Cuando la conexión es exitosa, veo todos mis modelos descargados en el menú desplegable. Elijo llama3:latest.
Paso 4: Chatear con Llama3
¡Ahora puedo chatear con mi LLM local! Hago clic en el botón “Chat” al final de la página del flujo de trabajo. Escribo cualquier mensaje y mi LLM local responde. ¡Es así de simple!
Este flujo me permite chatear fácilmente con LLMs alojados localmente a través de una interfaz sencilla. Al conectarse con Ollama, puedo enviar prompts y recibir respuestas generadas por IA directamente en n8n.
n8n usa LangChain para simplificar interacciones complejas con LLMs. Puedo encadenar varios prompts, implementar toma de decisiones e interactuar con fuentes de datos externas. El enfoque de bajo código de n8n se adapta perfectamente a la naturaleza modular de LangChain.
Con el Kit de inicio de IA autohospedada de n8n, configurar IA en mi propio hardware es muy sencillo. Incluye una plantilla de Docker Compose que empaqueta n8n con herramientas de IA locales como Ollama y Qdrant.
El proceso de instalación es fácil. Tengo plantillas de flujos de trabajo de IA y configuraciones de red personalizables. Puedo implementar y gestionar flujos de trabajo de IA localmente muy rápido. Así mantengo el control total de mis datos e infraestructura.
Conclusión
Ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLMs) en el propio ordenador es una opción viable y práctica. Tiene ventajas como mayor privacidad y ahorro de costes. También permite entender mejor cómo funcionan estos sistemas de IA.
Herramientas como Ollama facilitan usar LLMs en equipos comunes. Plataformas como n8n ayudan a crear aplicaciones con IA. Gracias a estos avances, ahora es más fácil que nunca aprovechar el poder de los LLMs localmente.
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