Ollama en un VPS sin GPU: ¿se puede tener IA local de verdad?
Qué es Ollama, qué modelos de IA funcionan en un VPS solo con CPU, cuánta RAM hace falta, qué velocidad esperar y para qué tareas compensa frente a usar una API.
En este artículo
«¿Puedo tener mi propia IA en un servidor y no pagar a OpenAI?» Nos lo preguntan cada vez más, sobre todo desde que Ollama se ha hecho tan popular. La respuesta honesta es: sí, para algunas cosas, y conviene saber cuáles antes de gastar dinero.
Qué es Ollama
Ollama es una herramienta gratuita que descarga y ejecuta modelos de IA abiertos en tu propia máquina con un solo comando, y ofrece una API con la que pueden hablar n8n, OpenClaw, editores de código o tus propios programas.
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama run qwen3:4b(El nombre del modelo es un ejemplo: hay cientos en su catálogo y salen nuevos cada mes.)
La clave: sin GPU, el límite es la RAM y la paciencia
Con GPU, los modelos generan texto muy rápido. Solo con CPU funcionan, pero más despacio, y el tamaño del modelo que puedes cargar depende de la memoria RAM.
| Tamaño del modelo | RAM orientativa | Velocidad en CPU | Útil para |
|---|---|---|---|
| 1–4 B parámetros | 4–8 GB | Aceptable | Clasificar, extraer datos, resúmenes cortos |
| 7–8 B | 8–16 GB | Lenta | Respuestas razonables, uso no interactivo |
| 14 B o más | 16–32 GB+ | Muy lenta | Poco práctico sin GPU |
Para qué compensa la IA local en CPU
- Datos que no deben salir de tu servidor: clasificar correos o documentos internos.
- Tareas por lotes sin prisa: etiquetar productos, resumir tickets durante la noche.
- Volumen alto de tareas sencillas donde la API saldría cara.
- Pruebas y desarrollo sin gastar en tokens.
Para qué no
- Un chat que tiene que contestar al instante a muchos usuarios.
- Razonamiento complejo, programación o agentes que encadenan muchas llamadas.
- Competir con los modelos grandes comerciales en calidad.
Nuestro consejo
Lo más práctico suele ser una mezcla: un modelo pequeño local para las tareas sencillas y privadas, y una API comercial para lo complejo. n8n permite elegir el modelo en cada paso del flujo.
¿Y si necesito GPU?
Si tu caso exige modelos grandes y rápidos, necesitas un servidor con GPU. No es lo habitual en un VPS; consúltanos y valoramos un servidor dedicado o un housing con tu propio hardware.
Para Ollama con modelos pequeños, busca RAM: el VPS a medida te deja ajustar memoria, CPU y disco. Y si quieres combinarlo con n8n, te podemos entregar el VPS con n8n instalado.
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