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Inteligencia Artificialdocker-ready1-click-deploypermissive-licenseOpen-Core🟢 Ligero · ~256MB

Ollama: alternativa Open-Core a OpenAI API en 2026

Ollama permite descargar y ejecutar modelos de lenguaje open source (Llama, Mistral, Gemma...) en tu propio servidor con una API compatible, sin enviar tus datos a terceros.

El núcleo es open source, pero puede haber funciones avanzadas o soporte empresarial de pago — revisa la licencia.

ℹ️ CPU viable para modelos ≤7B (requiere ~8GB RAM libre). Para modelos 13B+ o inferencia rápida se recomienda GPU dedicada con mínimo 8-12GB VRAM.

Alternativa a OpenAI API
Licencia MIT183k estrellasSitio web Repositorio en GitHub

Audit Snapshot

Ver notas →

  • Licencia — Coincide con GitHub

  • GitHub — Activo

  • Último release — v0.40.3 · hace 2 días

  • Docker Compose — Parcial

  • Producción — No probado por AltFreeStack

Ollama vs. OpenAI API

Ventajas

  • Tus datos nunca salen de tu servidor

A tener en cuenta

  • La calidad depende del modelo y del hardware disponible

Guía rápida de instalación con Docker

Copia este docker-compose.yml, ajusta las contraseñas de ejemplo y ejecuta docker compose up -d en tu servidor. Ver la guía completa paso a paso →

💡 ¿SaaS oficial o self-hosted con AltFreeStack?

  • En la nube oficial: una cuota mensual recurrente y límites de uso en OpenAI API.
  • En tu propio VPS: el núcleo es gratis y auto-hospedable en tu propio servidor — sin la cuota mensual del SaaS, aunque algunas funciones avanzadas siguen de pago.
docker-compose.yml
version: "3.9"
services:
  ollama:
    image: ollama/ollama:0.35.0
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "11434:11434"
    volumes:
      - ollama_data:/root/.ollama
volumes:
  ollama_data:

🚀 Despliegue en 1 comando

Recomendado para novatos

Copia este único comando y pégalo en la consola de tu VPS recién creado (Vultr, DigitalOcean...). Descarga el script, lo muestra en pantalla para que veas exactamente qué va a hacer (nunca un pipe directo a ciegas) y, solo entonces, instala Docker si hace falta, crea los archivos con los secretos ya generados y arranca todo — sin nano, sin copiar y pegar bloques de código.

curl -sSL ".../api/deploy?stack=ollama" -o deploy.sh && cat deploy.sh && bash deploy.sh
Ver qué hace este script →

Este docker-compose corresponde a un proyecto con actividad reciente en GitHub — último commit hoy.

¿Este docker-compose no te funciona? Repórtalo en GitHub →

Ficha técnica

Licencia
MIT
Categoría
Inteligencia Artificial
Sustituye a
OpenAI API
Stack técnico
GoLlama.cpp

Bajo el capó

Base de datos

None / File-based

Lenguaje

Go

Plataformas

Web · Desktop (Mac/Win/Linux)

Funcionalidades principales

  • Descarga modelos con un solo comando
  • API compatible con múltiples clientes
  • Soporte GPU y CPU

Vista previa

Ollama interface preview

Imagen pública proporcionada por Ollama en su propio sitio web.

💾 Copias de seguridad en 3 pasos (Día 2)

Mientras la carpeta ./data (el "volumen" mapeado al contenedor) exista en tu servidor, tus datos sobreviven a cualquier reinicio o actualización — es lo único que necesitas respaldar.

1. Crea una copia comprimida en el servidor

tar -czvf backup-$(date +%F).tar.gz ./data

2. Descárgala a tu ordenador

Desde la terminal de tu ordenador (no la de tu servidor):

scp root@TU_IP:~/app/backup-*.tar.gz ./

3. Restaura en caso de emergencia

tar -xzvf backup-archivo.tar.gz
🌐 Conectar tu dominio con SSL gratis

Paso 1 — Configura el DNS

En el panel de tu registrador de dominio (Cloudflare, Namecheap, GoDaddy...), crea un registro:

Tipo
A
Nombre/Host
@ (dominio raíz) o un subdominio, ej. app
Contenido/Valor
La IP pública de tu servidor

Espera entre 5 y 15 minutos a que el registro se propague por internet.

Paso 2 — Proxy inverso automático con Caddy

Un solo archivo, sin configurar Nginx ni certificados manuales — Caddy emite y renueva el HTTPS de Let's Encrypt solo.

Crea un archivo llamado Caddyfile:

tudominio.com {
    reverse_proxy localhost:11434
}

Levanta Caddy con este comando (descarga la imagen y arranca en segundo plano):

docker run -d -p 80:80 -p 443:443 --name caddy --restart always -v $PWD/Caddyfile:/etc/caddy/Caddyfile -v caddy_data:/data caddy