Ir al contenido principal

[AI][GGUF MODELS][OLLAMA][LOCAL] Instalar un modelo de Huggingface en local sobre OLLAMA

1.- Instalar anaconda

2.- ejecutar anaconda prompt desde windows

3.- crear un espacio para el proyecto:

conda create -n hf_1 python=3.11

4.- Activar entorno:

conda activate hf_1

5.-Instalar utilidades para descargar modelos

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

pip install huggingface_hub[hf_transfer]

6.- Configurar variable de entorno:

HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER = 1

7.- Descargar el modelo deseado. Por ejemplo:

C:\Users\username\anaconda3\envs\hf_1\Scripts

huggingface-cli.exe download TheBloke/Wizard-Vicuna-7B-Uncensored-GGUF Wizard-Vicuna-7B-Uncensored.Q4_K_M.gguf

(fijaros que tiene un nombre base del modelo y luego la versión que se quiere)

8.- Una vez descargado coger la última linea que aparece en el output de la instruccion anterior y crear un fichero llamado Modelfile (sin extensión). Ejemplo de contenido:

FROM C:\Users\username\.cache\huggingface\hub\models--TheBloke--Wizard-Vicuna-7B-Uncensored-GGUF\snapshots\xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx\Wizard-Vicuna-7B-Uncensored.Q4_K_M.gguf

Guardarlo donde se desee, por ejemplo:

C:\Users\username\anaconda3\envs\hf_1\Models


9.- Crear el modelo en ollama:

ollama create uncensored_wizard_7b -f .\Modelfile

10.- Listar los modelos ollama para ver que efectivamente se creó:

ollama list

11.- Ejecutar el modelo en el prompt de conda o bien si tenéis el docker de WEBUI instaldo, arrancar ese docker y os aparecerá en la web:

ollama run uncensored_wizard_7b:latest

Comentarios

Entradas populares de este blog

[CIVILIZACION][MODELOS] La Civilización Hiper-Avanzada y la Escala Kardashev

La Civilización Hiper-Avanzada y la Escala Kardashev ¿Qué es la Escala Kardashev? La Escala Kardashev es un marco propuesto en 1964 por el astrofísico Nikolai Kardashev para clasificar civilizaciones según su capacidad de aprovechar energía: Tipo I: Aprovecha toda la energía disponible en su planeta (~10¹⁶ watts). Nosotros estamos en ~0,72 según Carl Sagan. Tipo II: Captura toda la energía de su estrella (por ejemplo, con una esfera de Dyson). ~10²⁶ watts. Tipo III: Controla la energía de toda su galaxia (~10³⁶ watts). Carl Sagan propuso una fórmula para grados intermedios: K = [log10(Potencia en watts) - 6] / 10 La humanidad (~1,74 × 10¹³ watts) = ~0,72 en esta escala. ¿Cómo se podría acelerar la transición a Tipo II o III si obviamos la ética? Si ignoramos la moral, la estrategia sería pragmática y extrema: Centralización extrema del poder: Unificación bajo un mando único global tecnocrático. Explotación total de recursos: Minería planetaria masiva, co...

[Validación Cruzada] [Machine Learning] [Evaluación de Modelos] [Ciencia de Datos] [R Programming] [Resampling] Validación Cruzada: Concepto y Técnicas Principales

Validación Cruzada: Concepto y Técnicas Principales Validación Cruzada: Concepto y Técnicas Principales La validación cruzada es un conjunto de técnicas utilizadas para evaluar la capacidad de generalización de un modelo de machine learning. Su objetivo principal es determinar cómo de bien puede el modelo desempeñarse con datos no vistos, proporcionando una evaluación más robusta y fiable en comparación con dividir los datos en un simple conjunto de entrenamiento y prueba. Principales Técnicas de Validación Cruzada 1. K-Fold Cross Validation (Validación Cruzada K-Fold) El conjunto de datos se divide en \(k\) particiones o "pliegues" de igual tamaño. El modelo se entrena \(k\) veces: en cada iteración, un pliegue diferente se utiliza como conjunto de prueba y los \(k-1\) pliegues restantes como conjunto de entrenamiento. La métrica final (por ejemplo, precisión, F1, etc.) se c...

Encontré 42 GB de modelos de IA fosilizados en mi PC: una puesta al día honesta sobre IA local, conceptos y entornos Python en 2026

Hace tiempo que no tocaba nada de IA en mi PC, y al echar un ojo descubrí varios programas que no recordaba para qué eran y, sobre todo, modelos de hace año y medio acumulando polvo en el disco. Lo que empezó como una limpieza acabó siendo una puesta al día completa: Ollama, conceptos fundamentales, mapa del ecosistema, comparativas, y un setup de Python desde cero. Lo dejo aquí ordenado por si a alguien le sirve. 1. El punto de partida: 42 GB de modelos zombi Lo primero que encontré fue Ollama corriendo en segundo plano (ese icono pequeño en la barra de tareas que llevaba meses sin tocar). Un ollama list reveló cinco modelos descargados hacía 18 meses, ocupando casi 42 GB: llama-3-8B-programming-questions — 16 GB SuperNova-Medius-Q8_0 — 15 GB uncensored_wizard_7b — 4.1 GB llama3.2 — 2 GB llama3.1 — 4.7 GB En el mundo de la IA, 18 meses son una eternidad. Han salido Llama 3.3 y 4, Qwen 2.5 y 3, DeepSeek-V3 y R1, Gemma 3 y 4, gpt-oss... cualquiera de los nu...