Ollama paso a paso: instalar y usar un modelo en local
Para usar Ollama, instale la aplicación correspondiente a su sistema y ejecute un modelo local con el comando que se indica en este tutorial. La primera ejecución descarga el modelo; las conversaciones posteriores se procesan en su equipo, siempre que siga utilizando un modelo local y no active ningún servicio remoto.
1. Preparar el equipo y elegir el primer modelo
Antes de empezar, asegúrese de tener conexión a Internet para descargar el programa y los modelos, espacio libre en disco y un terminal. En Windows, utilice PowerShell; en macOS o Linux, abra su aplicación de terminal.
La memoria necesaria depende del modelo, de su compresión y de la longitud de la conversación. Por tanto, el tamaño de la descarga no refleja toda la memoria que se consumirá durante el uso. No elija su primer modelo basándose únicamente en el espacio que le queda en el disco.
Este tutorial utiliza Gemma 3, con el identificador explícito gemma3:1b. Esta variante de texto aparece en la biblioteca oficial de Ollama, consultada para esta actualización de octubre de 2026. Aquí sirve para comprobar que la instalación funciona, sin presentarla como la mejor opción para todas sus tareas.
El sufijo que aparece después de los dos puntos distingue una variante del modelo. Mantenga el mismo identificador en los comandos: cambiar el sufijo puede provocar otra descarga y modificar los requisitos de hardware.
Si desea preparar una instalación más exigente, consulte la guía de LLM en local. Le ayudará a relacionar el hardware, el tamaño del modelo y el uso previsto. La cuantización, que reduce la precisión numérica de los pesos, explica, entre otras cosas, por qué distintas variantes de un mismo modelo pueden ocupar cantidades de espacio diferentes.
2. Instalar Ollama en su sistema
Siga únicamente las instrucciones correspondientes a su equipo. Los requisitos que se detallan a continuación proceden de la documentación oficial consultada en octubre de 2026; compruébelos de nuevo antes de instalar el programa en un equipo antiguo.
En Windows
La documentación para Windows indica que se necesita Windows 10 22H2 o una versión posterior. Descargue el instalador desde el sitio oficial enlazado en esa documentación y ejecútelo.
La instalación estándar no requiere permisos de administrador. Una vez finalizada, Ollama se ejecuta en segundo plano y su comando queda disponible en PowerShell o en otro terminal.
Después de instalarlo, abra una nueva ventana de PowerShell. Así, el terminal podrá reconocer los cambios de configuración. A continuación, puede pasar a la comprobación que se explica más abajo.
En macOS
La documentación para macOS exige macOS Sonoma 14 o una versión posterior. Indica que los Mac con chip de Apple admiten el uso de procesador y GPU, mientras que los equipos x86 solo utilizan el procesador.
Descargue la imagen de disco oficial, ábrala y arrastre la aplicación a la carpeta Aplicaciones. Después, inicie Ollama. Si la aplicación ofrece instalar el enlace que permite utilizar el comando desde el terminal, complete ese paso.
En Linux
La documentación para Linux proporciona este comando de instalación:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shEl comando descarga un script y lo ejecuta. Si utiliza un equipo de trabajo, solicite que se valide este método según las normas de su organización.
A continuación, compruebe que el comando está instalado:
ollama -vEsta comprobación también sirve para Windows y macOS. Si el terminal muestra una versión, el comando está disponible. Anote esa versión por si necesita resolver algún problema más adelante; no hace falta obtener un número concreto para seguir este tutorial.
3. Descargar el modelo e iniciar una conversación
Ejecute lo siguiente en el terminal:
ollama run gemma3:1bLa primera vez, espere a que terminen la descarga y la carga del modelo. Si ya está descargado, Ollama puede utilizarlo directamente. No confunda esta espera inicial con el tiempo que tardará en generar cada respuesta.
Cuando aparezca el indicador de conversación, introduzca esta petición:
Réponds en français. Reformule ce message dans un ton professionnel,
sans ajouter d'information :
La réunion est reportée à jeudi. Le lieu reste à confirmer.Compruebe que la respuesta conserva los dos datos y no inventa ninguna hora ni dirección. Esta prueba permite verificar tanto el funcionamiento del modelo como una capacidad útil: respetar el contenido de un texto proporcionado.
Continúe en la misma conversación:
Raccourcis ta proposition et conserve explicitement
l'incertitude sur le lieu.En ese momento, el modelo dispone de los mensajes anteriores de esa sesión. Eso no significa que conozca sus otras conversaciones ni que haya leído sus documentos.
Para terminar la conversación, escriba:
/byeLa referencia de la línea de comandos también explica las operaciones de descarga y gestión de modelos. Para descargar el modelo sin abrir una conversación inmediatamente, utilice:
ollama pull gemma3:1bConserve un pequeño conjunto de peticiones representativas: reformular un mensaje, resumir un texto proporcionado o extraer información. Podrá reutilizar esas mismas peticiones para evaluar otro modelo, sin basar su valoración en una única respuesta acertada.
4. Comprobar la ejecución local y gestionar los recursos
Ollama también ofrece funciones en la nube. Por eso, tener la aplicación instalada en su equipo no basta para determinar dónde se procesa cada petición.
Para desactivar las funciones en la nube de Ollama, cree o modifique el archivo server.json dentro de la carpeta .ollama de su directorio personal. Las preguntas frecuentes oficiales documentan este ajuste:
{
"disable_ollama_cloud": true
}Si el archivo ya contiene otros ajustes, añada esta propiedad manteniendo un JSON válido. Reinicie Ollama después de realizar el cambio.
Mientras el modelo genera una respuesta, abra otro terminal y ejecute:
ollama psLa columna PROCESSOR indica si el modelo está cargado en la CPU, en la GPU o en ambas. Esta información puede ayudarle a explicar la lentitud, pero no mide la calidad de las respuestas.
Distinga también las siguientes operaciones:
| Operación | Comando | Resultado esperado |
|---|---|---|
| Ver los modelos descargados | ollama ls | Consultar los identificadores disponibles |
| Ver los modelos cargados | ollama ps | Observar los recursos utilizados |
| Descargar el modelo de la memoria | ollama stop gemma3:1b | Liberar la memoria que ocupa ese modelo |
| Eliminar el modelo | ollama rm gemma3:1b | Borrar su copia local |
Liberar la memoria y eliminar el modelo responden a necesidades distintas. Si lo elimina, es posible que deba descargarlo de nuevo para volver a utilizarlo.
Como comprobación práctica, descargue el modelo, desconecte temporalmente la conexión de red y repita una petición de texto. Así confirmará que este procedimiento funciona sin conexión. La prueba no cubre las extensiones ni las aplicaciones que pueda añadir después.
5. Llamar al modelo desde un programa
Este paso es opcional: el terminal basta para conversar con el modelo. La API local resulta útil si desea integrar la generación de texto en un script o una aplicación.
El siguiente ejemplo adapta el punto de acceso descrito en la documentación de la API de conversación. Ejecútelo en Bash, en macOS o Linux, mientras Ollama esté funcionando:
curl http://localhost:11434/api/chat \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemma3:1b",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Reformule en français professionnel : le lieu reste à confirmer."
}
],
"stream": false
}'La dirección localhost hace referencia a su propio equipo. El campo model contiene el identificador del modelo descargado; messages incluye el texto enviado; desactivar stream permite recibir la respuesta completa en lugar de una sucesión de fragmentos.
El resultado es un documento JSON. El texto generado se encuentra en message.content. En una aplicación, gestione por separado la respuesta del modelo y los errores de conexión o de carga.
Una llamada independiente no recupera automáticamente los mensajes anteriores: su programa debe enviar el historial necesario. Limítelo a los elementos útiles, ya que una conversación más larga consume más recursos.
Durante estos primeros pasos, mantenga el acceso limitado a su equipo. Compartir una API en la red requiere configuración adicional y control de acceso. La ejecución local no sustituye estas protecciones.
6. Problemas frecuentes
El sistema no encuentra el comando
Cierre el terminal, abra uno nuevo y repita la comprobación de versión. En macOS, verifique que la aplicación haya terminado de configurar el comando. Si el problema continúa, vuelva al procedimiento oficial de su sistema.
El terminal no consigue conectarse con Ollama
Compruebe que la aplicación esté funcionando. En Linux, si no hay ningún servicio activo, inicie el servidor en un terminal:
ollama serveMantenga esa ventana abierta y ejecute el modelo desde otra. Si aparece un mensaje que indica que la dirección ya está en uso, busque el proceso existente antes de intentar iniciar otro servidor.
La descarga falla
Compruebe la conexión y el espacio disponible, y vuelva a iniciar la descarga. En una red empresarial, un proxy o una política de filtrado pueden bloquear el acceso. Solicite que se revise este punto sin desactivar las protecciones de la red.
La generación es lenta o falta memoria
Cierre las aplicaciones que consuman muchos recursos y consulte los modelos cargados. Pruebe una conversación nueva con una instrucción breve. Si había elegido una variante de mayor tamaño, vuelva al modelo de este tutorial.
La guía para elegir un modelo le ayudará después a valorar el equilibrio entre calidad, velocidad y limitaciones del hardware.
La respuesta es incorrecta aunque la instalación funcione
Que la instalación funcione solo garantiza que el modelo se ejecuta. No impide que produzca una alucinación.
Contraste las respuestas con los documentos originales. Para comparar los modelos, consulte las fichas de modelos de lenguaje y el laboratorio de benchmarks, y compruebe después cómo responden a sus propias peticiones.
Lista de comprobación antes del uso habitual
El primer objetivo es poder repetir el procedimiento: ejecutar el mismo modelo, enviarle una petición conocida y comprobar su respuesta. Amplíe los usos de forma gradual e incorpore los errores observados a su conjunto de evaluación.
- El comando de versión funciona en un terminal nuevo.
- El modelo elegido está descargado y ha guardado su identificador.
- Una petición sencilla produce una respuesta que ha comprobado.
- Ha confirmado el funcionamiento en local y ha desactivado las funciones en la nube si es necesario.
- Sabe distinguir entre descargar el modelo, cargarlo en memoria y eliminarlo.
- Las respuestas sobre asuntos delicados pasan por una revisión humana.
Para profundizar en los requisitos de hardware, el artículo Ejecutar un LLM en local complementa este tutorial. Si todavía está eligiendo el programa, consulte la comparativa de LM Studio y Ollama.
Preguntas frecuentes
¿Se necesita una cuenta para usar Ollama en local?
El procedimiento local que se explica aquí no requiere iniciar sesión ni disponer de una clave API. Si una interfaz le pide que se conecte a una cuenta, compruebe si ha seleccionado una función en la nube en lugar del modelo descargado.
¿Ollama funciona sin tarjeta gráfica?
Es posible ejecutar los modelos con el procesador, aunque la velocidad depende del modelo y del equipo. Una primera prueba con un modelo pequeño le permitirá comprobar si el tiempo de respuesta resulta adecuado para su uso.
¿Se puede usar Ollama sin Internet?
Sí, siempre que el modelo local ya esté descargado y la tarea no dependa de ningún servicio externo. Prepare también los programas necesarios antes de desconectarse: tanto la instalación como cualquier descarga nueva requieren conexión.
¿Basta con instalar Ollama para analizar todos mis documentos?
No: el modelo no conoce automáticamente los archivos de su equipo. Debe proporcionarle el contenido pertinente o configurar una aplicación capaz de preparar los documentos y buscar información en ellos.