{"id":9384,"date":"2026-06-24T11:46:09","date_gmt":"2026-06-24T09:46:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hostingtg.com\/blog\/?p=9384"},"modified":"2026-06-24T12:04:52","modified_gmt":"2026-06-24T10:04:52","slug":"ollama-en-vps","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hostingtg.com\/blog\/ollama-en-vps\/","title":{"rendered":"Ollama en VPS: c\u00f3mo ejecutar modelos de IA en tu propio servidor"},"content":{"rendered":"\n

Ollama en VPS es una de las formas m\u00e1s pr\u00e1cticas de ejecutar modelos de inteligencia artificial en un entorno propio, accesible y preparado para trabajar de forma continua. Si hasta ahora has probado modelos de IA en tu ordenador, instalar Ollama en un servidor VPS<\/a> puede ser el siguiente paso l\u00f3gico cuando quieres pasar de hacer pruebas a montar algo m\u00e1s serio.<\/p>\n\n\n\n

Y lo digo porque, aunque Ollama se puede instalar perfectamente en local, no siempre queremos depender del equipo de casa o de la oficina. Un ordenador puede apagarse, quedarse corto de recursos, saturarse o simplemente no estar disponible cuando lo necesitas. En cambio, un VPS est\u00e1 pensado justo para eso: estar encendido, conectado y listo para trabajar.<\/p>\n\n\n\n

\"vps<\/a><\/figure>\n\n\n\n

La gracia de Ollama es que simplifica mucho la ejecuci\u00f3n de modelos de lenguaje. Permite descargar modelos, ejecutarlos desde terminal, integrarlos con aplicaciones y usarlos mediante API sin tener que montar una infraestructura compleja desde cero. De hecho, la documentaci\u00f3n oficial de Ollama muestra que puede ejecutarse en Linux y que permite interactuar con modelos a trav\u00e9s de una API local en localhost:11434<\/code>.<\/p>\n\n\n\n

Pero aqu\u00ed viene el punto importante: instalar Ollama en un VPS no significa que cualquier servidor peque\u00f1o vaya a mover cualquier modelo con soltura<\/strong>. La IA necesita recursos. Hay modelos ligeros<\/a> que funcionan bien para pruebas, automatizaciones sencillas o asistentes internos b\u00e1sicos, pero otros modelos m\u00e1s grandes requieren bastante RAM, buena CPU e incluso GPU si queremos un rendimiento realmente fluido.<\/p>\n\n\n\n

En esta gu\u00eda voy a explicarte qu\u00e9 es Ollama en VPS, cu\u00e1ndo merece la pena usarlo, qu\u00e9 requisitos deber\u00edas tener en cuenta, c\u00f3mo instalarlo paso a paso y qu\u00e9 errores evitar si quieres montar una base seria para tus proyectos de inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Qu\u00e9 es Ollama y por qu\u00e9 tiene sentido usarlo en un VPS<\/h2>\n\n\n\n

Ollama es una herramienta que permite ejecutar modelos de inteligencia artificial<\/a> de forma sencilla. En lugar de tener que configurar manualmente motores de inferencia, dependencias, pesos de modelos y capas t\u00e9cnicas que pueden resultar pesadas, Ollama empaqueta buena parte de esa complejidad y te deja trabajar de una forma m\u00e1s directa.<\/p>\n\n\n\n

Puedes pensar en Ollama como una capa c\u00f3moda para descargar, ejecutar y gestionar modelos de lenguaje. Desde la terminal puedes lanzar un modelo, hacerle preguntas, probar prompts o conectarlo con otras herramientas. Tambi\u00e9n puedes usar su API para integrar esos modelos en aplicaciones propias, automatizaciones, asistentes internos o paneles tipo chat. Ollama documenta oficialmente su API REST para ejecutar y gestionar modelos, con ejemplos de uso mediante curl<\/code>.<\/p>\n\n\n\n

Ahora bien, una cosa es ejecutar Ollama en tu port\u00e1til para probar un modelo y otra muy distinta es usarlo como base para un proyecto real. Ah\u00ed es donde entra el VPS.<\/p>\n\n\n\n

Un VPS, o servidor privado virtual, es un servidor online con recursos dedicados o virtualizados que puedes administrar como si fuera tu propio entorno. Normalmente lo usas con Linux, accedes por SSH, instalas servicios y lo mantienes funcionando de forma continua. Para proyectos de IA, esto tiene bastante sentido porque te permite centralizar el entorno y acceder a \u00e9l desde cualquier lugar.<\/p>\n\n\n\n

En mi caso, una de las ventajas que m\u00e1s valoro de instalar Ollama en un VPS es la libertad. Puedes tener tu entorno de IA siempre disponible, conectar tus herramientas, desplegar modelos, hacer pruebas desde distintos dispositivos y mantener todo en un servidor preparado para trabajar 24\/7.<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n hay un punto de independencia. Cuando trabajas con Ollama en tu propio VPS, tienes m\u00e1s control sobre el entorno, los modelos que utilizas y las configuraciones. No dependes tanto de servicios externos para cada prueba o integraci\u00f3n. Esto resulta muy interesante para desarrolladores, agencias, empresas o profesionales que quieren crear herramientas basadas en IA sin montar una infraestructura enorme desde el primer d\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Ventajas de instalar Ollama en un VPS<\/h2>\n\n\n\n

Instalar Ollama en un VPS<\/strong> tiene sentido cuando quieres algo m\u00e1s estable que una prueba local. No necesariamente porque sea \u201cmejor\u201d en todos los casos, sino porque resuelve varios problemas habituales cuando un proyecto empieza a crecer.<\/p>\n\n\n\n

Acceso desde cualquier lugar<\/h3>\n\n\n\n

Si Ollama est\u00e1 instalado en tu ordenador, dependes de ese equipo. Si lo tienes apagado, fuera de red o saturado, el entorno deja de estar disponible. Con un VPS, puedes acceder por SSH, conectar una aplicaci\u00f3n, usar una interfaz web o consumir la API desde otro servicio.<\/p>\n\n\n\n

Esto es especialmente \u00fatil si trabajas con varias personas, si tienes automatizaciones que deben ejecutarse sin intervenci\u00f3n o si quieres conectar Ollama con herramientas externas como n8n, Open WebUI, OpenClaw, aplicaciones propias o sistemas internos.<\/p>\n\n\n\n

M\u00e1s estabilidad para proyectos reales<\/h3>\n\n\n\n

Un VPS est\u00e1 pensado para permanecer encendido. Esa es una diferencia clave. Para probar un modelo durante una tarde, tu ordenador puede ser suficiente. Para mantener una automatizaci\u00f3n, un asistente interno o una API funcionando, necesitas un entorno m\u00e1s estable.<\/p>\n\n\n\n

Aqu\u00ed es donde Ollama en VPS empieza a tener sentido de verdad. No solo sirve para experimentar; puede convertirse en la base de una infraestructura de IA privada, flexible y escalable.<\/p>\n\n\n\n

Control sobre modelos y configuraciones<\/h3>\n\n\n\n

Otra ventaja importante es el control. Puedes decidir qu\u00e9 modelos instalar, cu\u00e1ndo actualizarlos, d\u00f3nde guardar los datos, qu\u00e9 servicios conectar y c\u00f3mo proteger el acceso. Tambi\u00e9n puedes ajustar variables de entorno, controlar el almacenamiento de modelos o configurar el servicio para adaptarlo a tu forma de trabajar.<\/p>\n\n\n\n

Por defecto, Ollama almacena los modelos en rutas concretas seg\u00fan el sistema operativo, y en Linux la documentaci\u00f3n indica \/usr\/share\/ollama\/.ollama\/models<\/code>; tambi\u00e9n permite cambiar esa ubicaci\u00f3n con la variable OLLAMA_MODELS<\/code>.<\/p>\n\n\n\n

Esto puede parecer un detalle t\u00e9cnico, pero en un VPS importa mucho. Los modelos ocupan espacio, algunos pueden pesar varios GB y conviene tener claro d\u00f3nde se guardan para no quedarte sin almacenamiento en el peor momento.<\/p>\n\n\n\n

Menos dependencia de APIs externas<\/h3>\n\n\n\n

Usar APIs externas de IA est\u00e1 muy bien cuando buscas rapidez o modelos muy potentes sin preocuparte por infraestructura. Pero no siempre es lo ideal. Puede haber costes variables, l\u00edmites de uso, restricciones de privacidad o dependencia de terceros.<\/p>\n\n\n\n

Con Ollama en VPS puedes ejecutar determinados modelos en tu propio entorno. Esto no significa que siempre vayas a sustituir a los grandes modelos comerciales, pero s\u00ed te da una base muy \u00fatil para tareas internas: clasificar textos, resumir documentos, generar borradores, responder preguntas frecuentes, analizar contenido o crear asistentes personalizados.<\/p>\n\n\n\n

La propia documentaci\u00f3n de Ollama indica que, cuando se ejecuta localmente, Ollama no ve tus prompts ni tus datos; esto cambia si se usan modelos cloud, pero para ejecuci\u00f3n local el procesamiento queda en tu entorno.<\/p>\n\n\n\n

Base flexible para automatizaciones y asistentes internos<\/h3>\n\n\n\n

Uno de los usos m\u00e1s interesantes de Ollama en VPS es conectarlo con automatizaciones. Por ejemplo, puedes usarlo para analizar mensajes entrantes, generar respuestas internas, clasificar leads, resumir tickets, crear borradores de contenido o alimentar un asistente privado.<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n puedes combinarlo con interfaces y herramientas de terceros. Ollama muestra integraciones y usos con herramientas como OpenClaw, que permite convertir Ollama en un asistente personal conectado a canales como WhatsApp, Telegram, Slack o Discord.<\/p>\n\n\n\n

Para empresas, agencias y desarrolladores, esto abre una puerta bastante potente: crear sistemas de IA propios sin depender por completo de plataformas externas.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Ollama en local vs Ollama en VPS: cu\u00e1ndo elegir cada opci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n

No siempre necesitas un VPS. A veces instalar Ollama en local es lo m\u00e1s r\u00e1pido, barato y c\u00f3modo. La clave est\u00e1 en saber en qu\u00e9 punto est\u00e1 tu proyecto.<\/p>\n\n\n\n

Cu\u00e1ndo basta con instalar Ollama en tu ordenador<\/h3>\n\n\n\n

Instalar Ollama en local tiene sentido si est\u00e1s aprendiendo, probando modelos o haciendo experimentos puntuales. Por ejemplo:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Quieres ver c\u00f3mo responde un modelo concreto.<\/li>\n\n\n\n
  • Est\u00e1s comparando Llama, Mistral, Gemma, Qwen o DeepSeek.<\/li>\n\n\n\n
  • Vas a probar prompts sin necesidad de disponibilidad continua.<\/li>\n\n\n\n
  • No necesitas que otras herramientas externas se conecten.<\/li>\n\n\n\n
  • No te importa que el entorno dependa de tu equipo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Para este tipo de uso, un ordenador con recursos suficientes puede ir perfecto. De hecho, para empezar, es probablemente el camino m\u00e1s sencillo.<\/p>\n\n\n\n

    Cu\u00e1ndo merece la pena dar el salto a un VPS<\/h3>\n\n\n\n

    El VPS empieza a tener sentido cuando necesitas continuidad. En mi caso lo veo claro: si el proyecto empieza a ser serio, no quiero depender de que mi ordenador est\u00e9 encendido, tenga recursos libres o no se reinicie en mitad de una prueba.<\/p>\n\n\n\n

    Un VPS encaja mejor cuando:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Quieres acceder a Ollama desde cualquier lugar.<\/li>\n\n\n\n
    • Necesitas conectar aplicaciones o automatizaciones.<\/li>\n\n\n\n
    • Vas a montar un asistente interno.<\/li>\n\n\n\n
    • Quieres usar Ollama como backend de una herramienta.<\/li>\n\n\n\n
    • Necesitas que el servicio est\u00e9 disponible 24\/7.<\/li>\n\n\n\n
    • Quieres centralizar el entorno para un equipo.<\/li>\n\n\n\n
    • Prefieres separar tu infraestructura de IA de tu ordenador personal.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Tambi\u00e9n es una buena opci\u00f3n si quieres trabajar con clientes o proyectos de empresa. No es lo mismo ense\u00f1ar una demo en tu port\u00e1til que tener un entorno desplegado en un servidor al que puedas acceder, mantener y escalar.<\/p>\n\n\n\n

      Por qu\u00e9 un VPS encaja mejor en entornos 24\/7<\/h3>\n\n\n\n

      La disponibilidad es una de las grandes razones para usar Ollama en VPS. Cuando montas una automatizaci\u00f3n o una aplicaci\u00f3n que depende de IA, necesitas que el modelo est\u00e9 accesible cuando la herramienta lo llame.<\/p>\n\n\n\n

      Si esa llamada depende de tu ordenador local, tienes un punto d\u00e9bil. Si depende de un VPS bien configurado, tienes una base m\u00e1s profesional.<\/p>\n\n\n\n

      Eso s\u00ed, conviene no confundir \u201cVPS\u201d con \u201cpotencia infinita\u201d. Un VPS barato puede servir para pruebas ligeras, pero no para modelos grandes con muchos usuarios simult\u00e1neos. Aqu\u00ed hay que elegir bien.<\/p>\n\n\n\n

      \n\n\n\n

      Requisitos para usar Ollama en un VPS<\/h2>\n\n\n\n

      Antes de instalar Ollama en un VPS, merece la pena pensar en los recursos. Este punto es clave porque muchos errores vienen de elegir un servidor demasiado peque\u00f1o y esperar que funcione como una m\u00e1quina de IA de alto rendimiento.<\/p>\n\n\n\n

      RAM recomendada seg\u00fan el tipo de modelo<\/h3>\n\n\n\n

      La memoria RAM es uno de los factores m\u00e1s importantes. Los modelos de lenguaje necesitan cargarse en memoria para responder, y cuanto m\u00e1s grande sea el modelo, m\u00e1s recursos va a requerir.<\/p>\n\n\n\n

      Como orientaci\u00f3n pr\u00e1ctica:<\/p>\n\n\n\n

      Uso previsto<\/th>Tipo de modelo<\/th>RAM orientativa<\/th>Comentario<\/th><\/tr><\/thead>
      Pruebas b\u00e1sicas<\/td>1B – 3B<\/td>4 – 8 GB<\/td>\u00datil para experimentar y tareas simples<\/td><\/tr>
      Automatizaciones ligeras<\/td>3B – 7B<\/td>8 – 16 GB<\/td>Buen punto de partida para uso interno<\/td><\/tr>
      Uso profesional moderado<\/td>7B – 13B<\/td>16 – 32 GB<\/td>M\u00e1s margen para respuestas mejores<\/td><\/tr>
      Modelos grandes<\/td>30B+<\/td>64 GB o m\u00e1s<\/td>Conviene valorar GPU o infraestructura espec\u00edfica<\/td><\/tr>
      Producci\u00f3n exigente<\/td>varios modelos \/ usuarios<\/td>seg\u00fan carga<\/td>Mejor planificar arquitectura y escalado<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

      Esta tabla es orientativa. El rendimiento real depender\u00e1 del modelo exacto, cuantizaci\u00f3n, contexto, n\u00famero de usuarios, CPU, disco y carga del servidor.<\/p>\n\n\n\n

      CPU, GPU y rendimiento realista<\/h3>\n\n\n\n

      Ollama puede ejecutarse usando CPU, pero eso no significa que todos los modelos vayan a responder r\u00e1pido. Para pruebas y modelos peque\u00f1os, una buena CPU puede ser suficiente. Para modelos m\u00e1s grandes o uso intensivo, una GPU cambia mucho la experiencia.<\/p>\n\n\n\n

      Aqu\u00ed hay que ser muy realistas: un VPS sin GPU puede servir para automatizaciones internas, pruebas, asistentes ligeros o an\u00e1lisis de texto no demasiado exigente. Pero si esperas respuestas muy r\u00e1pidas, modelos grandes y varios usuarios a la vez, vas a necesitar m\u00e1s recursos.<\/p>\n\n\n\n

      La documentaci\u00f3n oficial tambi\u00e9n menciona escenarios de aceleraci\u00f3n GPU en Docker con NVIDIA Container Toolkit, aunque esto ya entra en configuraciones m\u00e1s espec\u00edficas.<\/p>\n\n\n\n

      Almacenamiento NVMe y descarga de modelos<\/h3>\n\n\n\n

      Los modelos ocupan espacio. Algunos son relativamente ligeros, pero otros pueden ocupar decenas de GB. Por eso, para usar Ollama en VPS conviene elegir almacenamiento r\u00e1pido y suficiente.<\/p>\n\n\n\n

      Mi recomendaci\u00f3n pr\u00e1ctica es no apurar el disco. Si vas a probar varios modelos, deja margen. No solo para los modelos, tambi\u00e9n para logs, sistema operativo, dependencias, copias de seguridad y herramientas adicionales como Open WebUI o n8n.<\/p>\n\n\n\n

      Un VPS con almacenamiento NVMe suele ser una mejor opci\u00f3n que un servidor con disco lento, especialmente si vas a descargar, cambiar o cargar modelos con frecuencia.<\/p>\n\n\n\n

      Sistema operativo y conectividad<\/h3>\n\n\n\n

      Lo habitual es instalar Ollama en un VPS Linux, por ejemplo con Ubuntu o Debian. Tambi\u00e9n conviene tener acceso SSH, permisos de administraci\u00f3n y una conexi\u00f3n estable.<\/p>\n\n\n\n

      Ollama se puede instalar en Linux con el script oficial indicado en su repositorio.<\/p>\n\n\n\n

      curl -fsSL https:\/\/ollama.com\/install.sh | sh<\/code><\/pre>\n\n\n\n
      Despu\u00e9s puedes ejecutar Ollama desde terminal y lanzar un modelo compatible.<\/p>\n\n\n\n
      Seguridad b\u00e1sica<\/h3>\n\n\n\n
      Este punto es muy importante. Ollama expone una API local, pero por defecto se enlaza a 127.0.0.1<\/code> en el puerto 11434<\/code>, seg\u00fan la documentaci\u00f3n oficial. Para exponerlo en red hay que cambiar la variable OLLAMA_HOST<\/code>.<\/p>\n\n\n\n
      Eso no significa que debas abrir el puerto alegremente a internet. De hecho, no deber\u00edas hacerlo sin protecci\u00f3n. La documentaci\u00f3n de autenticaci\u00f3n indica que no se requiere autenticaci\u00f3n al acceder localmente a la API en http:\/\/localhost:11434<\/code>, as\u00ed que exponerla sin capas adicionales puede ser un riesgo.<\/p>\n\n\n\n
      Lo recomendable es usar firewall, t\u00fanel seguro, proxy con autenticaci\u00f3n, VPN, reglas por IP o una interfaz intermedia protegida. En proyectos reales, la seguridad no es un extra: es parte de la instalaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
      \n\n\n\n
      C\u00f3mo instalar Ollama en un VPS paso a paso<\/h2>\n\n\n\n
      La instalaci\u00f3n puede variar seg\u00fan el sistema operativo y el proveedor, pero en un VPS Linux el flujo general suele ser bastante directo.<\/p>\n\n\n\n
      Preparar el servidor<\/h3>\n\n\n\n
      Primero accede al VPS por SSH:<\/p>\n\n\n\n
      ssh root@IP_DEL_SERVIDOR<\/code><\/pre>\n\n\n\n
      Actualiza paquetes:<\/p>\n\n\n\n
      sudo apt update && sudo apt upgrade -y<\/code><\/pre>\n\n\n\n
      Instala herramientas b\u00e1sicas:<\/p>\n\n\n\n
      sudo apt install curl wget git ufw htop -y<\/code><\/pre>\n\n\n\n
      Aqu\u00ed ya conviene revisar recursos:<\/p>\n\n\n\n
      free -h
      df -h
      lscpu<\/code><\/pre>\n\n\n\n
      Esto te ayuda a comprobar RAM, almacenamiento y CPU antes de descargar modelos.<\/p>\n\n\n\n
      Instalar Ollama en Linux<\/h3>\n\n\n\n
      Para Linux, el repositorio oficial de Ollama muestra este comando de instalaci\u00f3n:<\/p>\n\n\n\n
      curl -fsSL https:\/\/ollama.com\/install.sh | sh<\/code><\/pre>\n\n\n\n
      Cuando termine, comprueba que Ollama est\u00e1 disponible:<\/p>\n\n\n\n
      ollama --version<\/code><\/pre>\n\n\n\n
      Tambi\u00e9n puedes revisar el estado del servicio:<\/p>\n\n\n\n
      systemctl status ollama<\/code><\/pre>\n\n\n\n
      Descargar y ejecutar el primer modelo<\/h3>\n\n\n\n
      Una vez instalado, puedes lanzar un modelo. Por ejemplo:<\/p>\n\n\n\n
      ollama run llama3.2<\/code><\/pre>\n\n\n\n
      O probar un modelo m\u00e1s ligero si tu VPS tiene recursos limitados:<\/p>\n\n\n\n
      ollama run llama3.2:1b<\/code><\/pre>\n\n\n\n
      La elecci\u00f3n del modelo es importante. Para un VPS peque\u00f1o, empieza con modelos ligeros. Para un VPS con m\u00e1s RAM, puedes probar modelos de 7B o superiores.<\/p>\n\n\n\n
      Comprobar que la API funciona<\/h3>\n\n\n\n
      Ollama permite interactuar con modelos mediante API. La documentaci\u00f3n oficial indica que, tras la instalaci\u00f3n, la API se sirve por defecto en http:\/\/localhost:11434\/api<\/code>.<\/p>\n\n\n\n
      Puedes probar una petici\u00f3n b\u00e1sica:<\/p>\n\n\n\n
      curl http:\/\/localhost:11434\/api\/generate -d '{
        \"model\": \"llama3.2\",
        \"prompt\": \"Resume en una frase qu\u00e9 es Ollama en VPS\"
      }'<\/code><\/pre>\n\n\n\n
      Tambi\u00e9n puedes usar el endpoint de chat:<\/p>\n\n\n\n
      curl http:\/\/localhost:11434\/api\/chat -d '{
        \"model\": \"llama3.2\",
        \"messages\": [
          { \"role\": \"user\", \"content\": \"Hola, \u00bffuncionas correctamente?\" }
        ]
      }'<\/code><\/pre>\n\n\n\n
      Ollama documenta endpoints como generar texto, chat, embeddings, listar modelos, mostrar detalles, descargar modelos y eliminar modelos.<\/p>\n\n\n\n
      Ejecutar Ollama como servicio<\/h3>\n\n\n\n
      En muchas instalaciones Linux, Ollama queda configurado como servicio. Puedes gestionarlo con:<\/p>\n\n\n\n
      sudo systemctl start ollama
      sudo systemctl enable ollama
      sudo systemctl restart ollama<\/code><\/pre>\n\n\n\n
      Para ver logs:<\/p>\n\n\n\n
      journalctl -u ollama -f<\/code><\/pre>\n\n\n\n
      Esto es \u00fatil cuando algo no responde, el modelo tarda demasiado o necesitas detectar errores de memoria.<\/p>\n\n\n\n
      \n\n\n\n
      Qu\u00e9 modelos de IA puedes usar con Ollama en un VPS<\/h2>\n\n\n\n
      Una de las grandes ventajas de Ollama es que puedes probar distintos modelos sin cambiar toda tu infraestructura. Pero no todos los modelos encajan con todos los VPS.<\/p>\n\n\n\n
      Modelos ligeros para pruebas y automatizaciones<\/h3>\n\n\n\n
      Los modelos peque\u00f1os son ideales para empezar. No siempre son los m\u00e1s brillantes razonando, pero pueden ser muy \u00fatiles para tareas concretas:<\/p>\n\n\n\n
        \n
      • Clasificar textos.<\/li>\n\n\n\n
      • Generar respuestas cortas.<\/li>\n\n\n\n
      • Extraer informaci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n
      • Crear res\u00famenes simples.<\/li>\n\n\n\n
      • Automatizar tareas internas.<\/li>\n\n\n\n
      • Probar flujos con n8n u otras herramientas.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
        Para este tipo de casos, un modelo peque\u00f1o puede ser suficiente y mucho m\u00e1s r\u00e1pido en un VPS modesto.<\/p>\n\n\n\n
        Modelos intermedios para uso profesional<\/h3>\n\n\n\n
        Los modelos de 7B o 13B suelen ser un buen punto intermedio. Requieren m\u00e1s RAM, pero ofrecen respuestas m\u00e1s \u00fatiles para muchos casos profesionales.<\/p>\n\n\n\n
        Pueden servir para:<\/p>\n\n\n\n
          \n
        • Asistentes internos.<\/li>\n\n\n\n
        • Generaci\u00f3n de contenido.<\/li>\n\n\n\n
        • An\u00e1lisis de documentos.<\/li>\n\n\n\n
        • Res\u00famenes m\u00e1s elaborados.<\/li>\n\n\n\n
        • Soporte interno.<\/li>\n\n\n\n
        • Borradores comerciales.<\/li>\n\n\n\n
        • Herramientas de productividad.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
          Aqu\u00ed es donde un VPS bien elegido empieza a marcar la diferencia. Si tienes RAM suficiente, almacenamiento r\u00e1pido y una CPU decente, puedes montar un entorno bastante pr\u00e1ctico sin depender siempre de APIs externas.<\/p>\n\n\n\n
          Modelos grandes: cu\u00e1ndo necesitas m\u00e1s recursos<\/h3>\n\n\n\n
          Los modelos grandes son tentadores, pero tambi\u00e9n m\u00e1s exigentes. No conviene elegirlos solo porque \u201csuenan mejor\u201d. Si el VPS no tiene recursos suficientes, la experiencia puede ser lenta, inestable o directamente inviable.<\/p>\n\n\n\n
          Para modelos grandes, valora:<\/p>\n\n\n\n
            \n
          • M\u00e1s RAM.<\/li>\n\n\n\n
          • GPU.<\/li>\n\n\n\n
          • Almacenamiento amplio.<\/li>\n\n\n\n
          • Uso de modelos cuantizados.<\/li>\n\n\n\n
          • N\u00famero de usuarios simult\u00e1neos.<\/li>\n\n\n\n
          • Longitud de contexto.<\/li>\n\n\n\n
          • Tiempo de respuesta aceptable.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
            Aqu\u00ed entra una idea importante: no se trata de instalar el modelo m\u00e1s grande posible, sino el modelo adecuado para el problema. A veces un modelo m\u00e1s peque\u00f1o, bien integrado y con buen prompt, resuelve mejor una tarea concreta que uno enorme en un servidor insuficiente.<\/p>\n\n\n\n
            \n\n\n\n
            Casos de uso de Ollama en VPS<\/h2>\n\n\n\n
            Ollama en VPS puede servir para muchas cosas, pero sus casos m\u00e1s interesantes aparecen cuando se combina con aplicaciones, automatizaciones o procesos internos.<\/p>\n\n\n\n
            Asistentes internos para empresas<\/h3>\n\n\n\n
            Una empresa puede usar Ollama en VPS para crear un asistente interno que ayude a responder preguntas frecuentes, resumir documentaci\u00f3n, generar borradores o apoyar al equipo en tareas repetitivas.<\/p>\n\n\n\n
            Por ejemplo, un asistente conectado a documentaci\u00f3n interna puede ayudar a:<\/p>\n\n\n\n
              \n
            • Resumir procedimientos.<\/li>\n\n\n\n
            • Responder dudas frecuentes.<\/li>\n\n\n\n
            • Crear borradores de emails.<\/li>\n\n\n\n
            • Revisar textos.<\/li>\n\n\n\n
            • Clasificar incidencias.<\/li>\n\n\n\n
            • Preparar informes r\u00e1pidos.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
              No hace falta empezar con algo enorme. Muchas veces basta con un primer asistente privado que resuelva una tarea concreta y ahorre tiempo al equipo.<\/p>\n\n\n\n
              Automatizaciones con n8n u otras herramientas<\/h3>\n\n\n\n
              Ollama en VPS tambi\u00e9n encaja muy bien con automatizaciones. Puedes montar flujos en los que una herramienta recibe informaci\u00f3n, la env\u00eda al modelo y toma decisiones seg\u00fan la respuesta.<\/p>\n\n\n\n
              Algunos ejemplos:<\/p>\n\n\n\n
                \n
              • Clasificar leads entrantes.<\/li>\n\n\n\n
              • Resumir formularios.<\/li>\n\n\n\n
              • Analizar tickets de soporte.<\/li>\n\n\n\n
              • Generar respuestas preliminares.<\/li>\n\n\n\n
              • Detectar intenci\u00f3n en mensajes.<\/li>\n\n\n\n
              • Crear borradores de publicaciones.<\/li>\n\n\n\n
              • Enriquecer datos antes de guardarlos en un CRM.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
                Aqu\u00ed el VPS aporta continuidad. La automatizaci\u00f3n no depende de tu ordenador, sino de un servidor disponible.<\/p>\n\n\n\n
                Generaci\u00f3n de contenido y an\u00e1lisis de texto<\/h3>\n\n\n\n
                Para agencias, equipos de marketing o creadores de contenido, Ollama puede servir como motor privado para tareas de texto. No necesariamente para reemplazar todo el proceso creativo, sino para acelerar partes repetitivas.<\/p>\n\n\n\n
                Por ejemplo:<\/p>\n\n\n\n
                  \n
                • Generar ideas de t\u00edtulos.<\/li>\n\n\n\n
                • Crear esquemas.<\/li>\n\n\n\n
                • Reescribir fragmentos.<\/li>\n\n\n\n
                • Resumir documentaci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n
                • Extraer entidades.<\/li>\n\n\n\n
                • Clasificar intenci\u00f3n de b\u00fasqueda.<\/li>\n\n\n\n
                • Analizar comentarios o rese\u00f1as.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
                  En mi caso, veo mucho valor en usar un VPS como base centralizada para este tipo de procesos. No tienes que depender de un equipo local, y puedes conectar el entorno con otras herramientas de trabajo.<\/p>\n\n\n\n
                  Chatbots privados y herramientas personalizadas<\/h3>\n\n\n\n
                  Otra posibilidad es crear chatbots privados. No tienen por qu\u00e9 ser p\u00fablicos ni atender a miles de usuarios. Pueden ser herramientas internas para un equipo, un cliente o una operaci\u00f3n concreta.<\/p>\n\n\n\n
                  Por ejemplo:<\/p>\n\n\n\n
                    \n
                  • Chatbot para documentaci\u00f3n t\u00e9cnica.<\/li>\n\n\n\n
                  • Asistente para atenci\u00f3n interna.<\/li>\n\n\n\n
                  • Bot para consultar procedimientos.<\/li>\n\n\n\n
                  • Herramienta para generar propuestas.<\/li>\n\n\n\n
                  • Asistente para interpretar textos largos.<\/li>\n\n\n\n
                  • Chat privado conectado a una base de conocimiento.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
                    Si adem\u00e1s a\u00f1ades una interfaz tipo Open WebUI o una aplicaci\u00f3n propia, puedes convertir Ollama en VPS en una experiencia mucho m\u00e1s c\u00f3moda para usuarios no t\u00e9cnicos.<\/p>\n\n\n\n
                    Entornos de prueba para desarrolladores y agencias<\/h3>\n\n\n\n
                    Para desarrolladores y agencias, Ollama en VPS es muy \u00fatil como laboratorio de IA. Puedes probar modelos, endpoints, prompts, automatizaciones e integraciones sin tocar tu ordenador principal.<\/p>\n\n\n\n
                    Tambi\u00e9n puedes compartir el entorno con otros miembros del equipo o preparar demos m\u00e1s profesionales para clientes.<\/p>\n\n\n\n
                    Y aqu\u00ed vuelvo a una idea clave: la inteligencia artificial ya no es solo cosa de grandes empresas. Cada vez m\u00e1s negocios y profesionales pueden empezar a crear sus propios sistemas. Un VPS bien configurado puede ser el primer paso para hacerlo de forma seria, flexible y escalable.<\/p>\n\n\n\n
                    \n\n\n\n
                    Errores comunes al montar Ollama en un VPS<\/h2>\n\n\n\n
                    Montar Ollama en VPS no es complicado, pero s\u00ed hay errores t\u00edpicos que pueden arruinar la experiencia.<\/p>\n\n\n\n
                    Elegir un VPS demasiado peque\u00f1o<\/h3>\n\n\n\n
                    Este es el error m\u00e1s com\u00fan. Contratar un VPS m\u00ednimo y esperar que mueva modelos grandes con fluidez no suele salir bien.<\/p>\n\n\n\n
                    Un servidor con poca RAM puede quedarse corto enseguida. El modelo tarda, el sistema se bloquea o directamente no carga. Por eso conviene elegir recursos seg\u00fan el uso real, no solo por precio.<\/p>\n\n\n\n
                    Para pruebas, un VPS peque\u00f1o puede valer. Para proyectos reales, automatizaciones o asistentes internos, merece la pena tener m\u00e1s margen.<\/p>\n\n\n\n
                    Exponer la API sin protecci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n
                    Otro error serio es abrir el puerto de Ollama a internet sin seguridad. Por defecto, Ollama escucha localmente en 127.0.0.1:11434<\/code>; para exponerlo hay que modificar la configuraci\u00f3n mediante OLLAMA_HOST<\/code>.<\/p>\n\n\n\n
                    Pero que se pueda hacer no significa que debas hacerlo sin control. Si quieres acceso remoto, usa firewall, VPN, proxy con autenticaci\u00f3n, t\u00faneles seguros o restricciones por IP.<\/p>\n\n\n\n
                    No calcular bien el almacenamiento<\/h3>\n\n\n\n
                    Los modelos ocupan espacio. Si descargas varios para probar, puedes llenar el disco r\u00e1pido. Esto es especialmente problem\u00e1tico en VPS peque\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n
                    Antes de descargar modelos, revisa:<\/p>\n\n\n\n
                    df -h<\/code><\/pre>\n\n\n\n
                    Y despu\u00e9s de hacer pruebas, elimina modelos que no uses:<\/p>\n\n\n\n
                    ollama rm nombre-del-modelo<\/code><\/pre>\n\n\n\n
                    Esperar rendimiento de GPU en un VPS b\u00e1sico<\/h3>\n\n\n\n
                    Un VPS b\u00e1sico normalmente no te va a dar el rendimiento de una m\u00e1quina con GPU dedicada. Puede ser \u00fatil, s\u00ed. Puede servir para muchos casos, tambi\u00e9n. Pero hay que ajustar expectativas.<\/p>\n\n\n\n
                    Si necesitas mucha velocidad, usuarios concurrentes o modelos grandes, busca una configuraci\u00f3n preparada para IA o un proveedor que entienda este tipo de cargas.<\/p>\n\n\n\n
                    Usar modelos demasiado grandes para el proyecto<\/h3>\n\n\n\n
                    M\u00e1s grande no siempre significa mejor para tu caso. A veces un modelo peque\u00f1o, r\u00e1pido y bien ajustado da mejor experiencia que uno grande que responde lento.<\/p>\n\n\n\n
                    La pregunta correcta no es \u201c\u00bfcu\u00e1l es el modelo m\u00e1s potente?\u201d, sino \u201c\u00bfqu\u00e9 modelo resuelve mi tarea con buen equilibrio entre calidad, velocidad y coste?\u201d.<\/p>\n\n\n\n
                    \n\n\n\n
                    Cu\u00e1ndo elegir un VPS preparado para IA<\/h2>\n\n\n\n
                    Puedes instalar Ollama en muchos VPS, pero no todos los VPS son igual de adecuados para IA. La diferencia est\u00e1 en los recursos, el almacenamiento, la estabilidad, la conectividad y el soporte.<\/p>\n\n\n\n
                    Por qu\u00e9 no todos los VPS sirven para Ollama<\/h3>\n\n\n\n
                    Ollama no es una web est\u00e1tica ni un WordPress b\u00e1sico. Ejecutar modelos de lenguaje implica consumo de RAM, CPU, disco y, en algunos casos, GPU.<\/p>\n\n\n\n
                    Un VPS pensado solo para alojar p\u00e1ginas peque\u00f1as puede quedarse corto. En cambio, un VPS orientado a cargas de IA deber\u00eda ofrecer m\u00e1s margen para trabajar con modelos, descargar archivos pesados, mantener procesos activos y escalar cuando el proyecto lo necesite.<\/p>\n\n\n\n
                    Qu\u00e9 debe ofrecer un proveedor orientado a IA<\/h3>\n\n\n\n
                    Para trabajar con Ollama en VPS, yo mirar\u00eda especialmente:<\/p>\n\n\n\n
                      \n
                    • RAM suficiente para el tipo de modelo.<\/li>\n\n\n\n
                    • CPU estable.<\/li>\n\n\n\n
                    • Almacenamiento NVMe.<\/li>\n\n\n\n
                    • Buena conectividad.<\/li>\n\n\n\n
                    • Posibilidad de escalar.<\/li>\n\n\n\n
                    • Sistema Linux limpio.<\/li>\n\n\n\n
                    • Acceso root o administraci\u00f3n suficiente.<\/li>\n\n\n\n
                    • Soporte que entienda proyectos de IA.<\/li>\n\n\n\n
                    • Opciones para seguridad, backups y monitorizaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
                      No se trata solo de contratar \u201cun VPS\u201d. Se trata de elegir una base que no te limite a los dos d\u00edas.<\/p>\n\n\n\n
                      HostingTG como opci\u00f3n para entornos VPS de IA<\/h3>\n\n\n\n
                      En HostingTG hemos preparado una soluci\u00f3n orientada a quienes quieren trabajar con entornos de IA sobre servidores VPS, incluyendo proyectos relacionados con Ollama, OpenClaw, automatizaciones y herramientas personalizadas.<\/p>\n\n\n\n
                      La idea es sencilla: si quieres experimentar, puedes hacerlo por tu cuenta. Pero si quieres montar una base m\u00e1s seria, estable y preparada para crecer, tiene sentido partir de un VPS pensado para este tipo de uso.<\/p>\n\n\n\n
                      Para m\u00ed, Ollama en VPS representa justo eso: una forma pr\u00e1ctica de acercar la inteligencia artificial a proyectos reales sin tener que construir una infraestructura compleja desde cero.<\/p>\n\n\n\n
                      \n\n\n\n
                      Ollama en VPS como primer paso hacia una IA m\u00e1s privada y escalable<\/h2>\n\n\n\n
                      Ollama en VPS es una opci\u00f3n muy interesante para quienes quieren ejecutar modelos de inteligencia artificial en un entorno propio, estable y accesible. No es solo una alternativa a instalar Ollama en local; es una evoluci\u00f3n natural cuando el proyecto empieza a necesitar continuidad, control y disponibilidad.<\/p>\n\n\n\n
                      Si est\u00e1s probando modelos por curiosidad, quiz\u00e1 tu ordenador sea suficiente. Pero si quieres conectar aplicaciones, crear asistentes internos, montar automatizaciones o trabajar con herramientas de IA de forma m\u00e1s profesional, un VPS bien configurado tiene mucho m\u00e1s sentido.<\/p>\n\n\n\n
                      Eso s\u00ed, conviene ser realista. No cualquier VPS sirve para cualquier modelo. Hay que valorar RAM, CPU, almacenamiento, conectividad, seguridad y tipo de uso. Elegir bien desde el principio puede ahorrarte problemas de rendimiento, bloqueos y configuraciones improvisadas.<\/p>\n\n\n\n
                      La buena noticia es que cada vez es m\u00e1s f\u00e1cil empezar. Herramientas como Ollama simplifican la ejecuci\u00f3n de modelos, y los VPS permiten llevar esos modelos a un entorno m\u00e1s estable. Para desarrolladores, agencias, empresas y profesionales, esta combinaci\u00f3n puede ser el primer paso para crear sistemas de IA propios, flexibles y escalables.<\/p>\n\n\n\n
                      \n\n\n\n
                      Dudas de la comunidad<\/h2>\n\n\n\n
                      \u00bfSe puede instalar Ollama en cualquier VPS?<\/h3>\n\n\n\n
                      T\u00e9cnicamente, Ollama puede instalarse en un VPS Linux compatible, pero eso no significa que cualquier VPS sea adecuado. Para modelos peque\u00f1os y pruebas b\u00e1sicas, un servidor modesto puede servir. Para modelos m\u00e1s grandes, automatizaciones o uso profesional, necesitar\u00e1s m\u00e1s RAM, mejor CPU y almacenamiento suficiente.<\/p>\n\n\n\n
                      \u00bfCu\u00e1nta RAM necesito para Ollama en VPS?<\/h3>\n\n\n\n
                      Depende del modelo. Para pruebas ligeras puedes empezar con 4 u 8 GB de RAM, pero para modelos de 7B o superiores conviene pensar en 16 GB o m\u00e1s. Si vas a usar modelos grandes, varios usuarios o contexto amplio, necesitar\u00e1s mucha m\u00e1s memoria.<\/p>\n\n\n\n
                      \u00bfNecesito GPU para usar Ollama en VPS?<\/h3>\n\n\n\n
                      No siempre. Puedes usar Ollama con CPU, especialmente para modelos peque\u00f1os o tareas internas. Pero si buscas m\u00e1s velocidad, modelos grandes o uso concurrente, una GPU puede marcar una gran diferencia.<\/p>\n\n\n\n
                      \u00bfOllama en VPS es gratis?<\/h3>\n\n\n\n
                      Ollama puede usarse sin pagar una licencia por ejecutar la herramienta, pero el VPS s\u00ed tiene coste. Tambi\u00e9n debes tener en cuenta almacenamiento, recursos, administraci\u00f3n y posibles servicios adicionales.<\/p>\n\n\n\n
                      \u00bfEs seguro usar Ollama en un servidor?<\/h3>\n\n\n\n
                      Puede ser seguro si lo configuras bien. Lo importante es no exponer la API directamente a internet sin protecci\u00f3n. Usa firewall, proxy, autenticaci\u00f3n, VPN o restricciones por IP. La seguridad debe plantearse desde el principio, no despu\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n
                      \u00bfPuedo conectar Ollama con n8n u Open WebUI?<\/h3>\n\n\n\n
                      S\u00ed. Ollama ofrece una API local que permite integrarlo con aplicaciones y herramientas externas. Tambi\u00e9n existen interfaces y proyectos que facilitan trabajar con Ollama desde un navegador o conectarlo con flujos de automatizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
                      \u00bfQu\u00e9 modelos puedo usar con Ollama en un VPS?<\/h3>\n\n\n\n
                      Puedes usar modelos ligeros para pruebas, modelos intermedios para uso profesional y modelos m\u00e1s grandes si tu VPS tiene recursos suficientes. Lo recomendable es empezar con modelos peque\u00f1os, medir rendimiento y escalar seg\u00fan necesidades.<\/p>\n\n\n\n
                      \u00bfOllama en VPS sirve para producci\u00f3n?<\/h3>\n\n\n\n
                      Puede servir para determinados usos en producci\u00f3n, especialmente asistentes internos, automatizaciones, an\u00e1lisis de texto o herramientas privadas. Para cargas cr\u00edticas, muchos usuarios o modelos pesados, conviene dise\u00f1ar bien la arquitectura, monitorizaci\u00f3n, seguridad y escalabilidad.<\/p>\n\n\n\n
                      Opini\u00f3n Personal<\/strong><\/p>\n\n\n\n
                      Personalmente, creo que Ollama en VPS es una de las formas m\u00e1s pr\u00e1cticas de empezar a trabajar con inteligencia artificial de manera seria<\/strong>. Instalarlo en un ordenador local est\u00e1 bien para hacer pruebas, aprender y experimentar, pero cuando quieres crear algo m\u00e1s estable, accesible y preparado para crecer, un VPS cambia bastante las reglas del juego.<\/p>\n\n\n\n
                      Lo que m\u00e1s me gusta de este enfoque es la libertad que ofrece. Tener Ollama funcionando en tu propio servidor te permite acceder desde cualquier lugar, conectar herramientas, probar modelos y crear automatizaciones sin depender siempre de servicios externos. Para desarrolladores, agencias o empresas que quieren empezar a construir soluciones con IA, me parece un punto de partida muy interesante.<\/p>\n\n\n\n
                      Eso s\u00ed, tambi\u00e9n creo que hay que ser realistas. No basta con contratar cualquier VPS barato y esperar que mueva modelos grandes sin problemas. La inteligencia artificial necesita recursos, y elegir bien la RAM, el procesador, el almacenamiento y la configuraci\u00f3n del servidor es clave para tener una buena experiencia.<\/p>\n\n\n\n
                      En mi opini\u00f3n, Ollama en VPS representa muy bien hacia d\u00f3nde va la IA aplicada a negocios y proyectos reales<\/strong>: m\u00e1s control, m\u00e1s privacidad, m\u00e1s flexibilidad y menos dependencia de plataformas externas. No es una soluci\u00f3n m\u00e1gica, pero s\u00ed una base muy potente para quienes quieren dar un paso m\u00e1s all\u00e1 de las simples pruebas locales.<\/p>\n\n\n\n
                      \u00bfT\u00fa qu\u00e9 opinas? \u00bfHas probado ya Ollama en un VPS o est\u00e1s pensando en hacerlo? Te leo en los comentarios.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
                      Ollama en VPS es una de las formas m\u00e1s pr\u00e1cticas de ejecutar modelos de inteligencia artificial en un entorno propio, accesible y preparado para trabajar de forma continua. Si hasta ahora has probado modelos de IA en tu ordenador, instalar Ollama en un servidor VPS puede ser el siguiente paso l\u00f3gico cuando quieres pasar de […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":9385,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_aifi_custom_prompt":"","site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[952],"tags":[606,1419,605,1418,1416],"class_list":["post-9384","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-guias","tag-ia","tag-ia-local","tag-inteligencia-artificial","tag-llm","tag-ollama"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.hostingtg.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9384","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.hostingtg.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.hostingtg.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hostingtg.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hostingtg.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9384"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www.hostingtg.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9384\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":9387,"href":"https:\/\/www.hostingtg.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9384\/revisions\/9387"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hostingtg.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/9385"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.hostingtg.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9384"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hostingtg.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9384"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hostingtg.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9384"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}