{"id":127,"date":"2026-05-18T12:37:42","date_gmt":"2026-05-18T12:37:42","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/local-llm-ollama-setup\/"},"modified":"2026-06-15T18:18:35","modified_gmt":"2026-06-15T18:18:35","slug":"local-llm-ollama-setup","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/es\/local-llm-ollama-setup\/","title":{"rendered":"Configuraci\u00f3n de su primer modelo de lenguaje local con Ollama"},"content":{"rendered":"<p>Configuraci\u00f3n de su primer modelo de lenguaje local (LLM) con Ollama. En esta gu\u00eda integral, exploramos todo lo que necesita saber sobre los LLM locales con Ollama en 2026, desde los conceptos fundamentales hasta las aplicaciones pr\u00e1cticas y las tendencias futuras.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_84 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a52d08815126\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a52d08815126\"  aria-label=\"Alternar\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/local-llm-ollama-setup\/#Introduction_to_Ollama_Local_Llm\" >Introducci\u00f3n a los LLM locales con Ollama<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/local-llm-ollama-setup\/#What_Is_Ollama_Local_Llm\" >\u00bfQu\u00e9 es un LLM local con Ollama?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/local-llm-ollama-setup\/#How_Ollama_Local_Llm_Works\" >C\u00f3mo funcionan los LLM locales con Ollama<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/local-llm-ollama-setup\/#Key_Benefits_and_Applications\" >Principales beneficios y aplicaciones<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/local-llm-ollama-setup\/#Top_Tools_and_Platforms\" >Principales herramientas y plataformas<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/local-llm-ollama-setup\/#Best_Practices\" >Buenas pr\u00e1cticas<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/local-llm-ollama-setup\/#Common_Challenges_and_Solutions\" >Desaf\u00edos comunes y soluciones<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/local-llm-ollama-setup\/#The_Future_of_Ollama_Local_Llm\" >El futuro de los LLM locales con Ollama<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/local-llm-ollama-setup\/#How_to_Choose_the_Right_Model_Size_for_Your_Hardware\" >C\u00f3mo elegir el tama\u00f1o adecuado de modelo para su hardware<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/local-llm-ollama-setup\/#Related_articles\" >Art\u00edculos relacionados<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Introduction_to_Ollama_Local_Llm\"><\/span>Introducci\u00f3n a los LLM locales con Ollama<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El campo de los LLM locales con Ollama ha evolucionado dr\u00e1sticamente en los \u00faltimos a\u00f1os. Al avanzar hacia 2026, comprender estos avances resulta crucial para cualquier persona que trabaje en tecnolog\u00eda, negocios o investigaci\u00f3n. Esta gu\u00eda ofrece una visi\u00f3n exhaustiva del panorama actual, los conceptos clave y las aplicaciones pr\u00e1cticas.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_Is_Ollama_Local_Llm\"><\/span>\u00bfQu\u00e9 es un LLM local con Ollama?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>En esencia, los LLM locales con Ollama representan uno de los desarrollos m\u00e1s importantes en el \u00e1mbito de los tutoriales. Ya sea usted un profesional experimentado o est\u00e9 comenzando, comprender los fundamentos es fundamental para tomar decisiones informadas y mantenerse competitivo.<\/p>\n<p>La creciente importancia de los LLM locales con Ollama refleja tendencias m\u00e1s amplias en inteligencia artificial y tecnolog\u00eda. Organizaciones de todo el mundo est\u00e1n invirtiendo fuertemente en este campo, y los resultados est\u00e1n transformando industrias tan diversas como la salud, las finanzas, la educaci\u00f3n y el entretenimiento.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_Ollama_Local_Llm_Works\"><\/span>C\u00f3mo funcionan los LLM locales con Ollama<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Comprender la mec\u00e1nica subyacente de los LLM locales con Ollama le permite evaluar herramientas, frameworks y estrategias de forma m\u00e1s efectiva. A grandes rasgos, el proceso implica la recopilaci\u00f3n de datos, el reconocimiento de patrones y la optimizaci\u00f3n iterativa.<\/p>\n<p>Los fundamentos t\u00e9cnicos se basan en m\u00faltiples disciplinas, entre ellas las matem\u00e1ticas, la inform\u00e1tica y los conocimientos especializados por dominio. Los conceptos clave incluyen:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Procesamiento y an\u00e1lisis de datos<\/strong> \u2014 the foundation of any ollama local llm system<\/li>\n<li><strong>Reconocimiento de patrones<\/strong> \u2014 identificaci\u00f3n de se\u00f1ales significativas en datos complejos<\/li>\n<li><strong>Entrenamiento y optimizaci\u00f3n de modelos<\/strong> \u2014 mejora progresiva del rendimiento con el tiempo<\/li>\n<li><strong>Evaluaci\u00f3n y validaci\u00f3n<\/strong> \u2014 garantizando fiabilidad y precisi\u00f3n<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Key_Benefits_and_Applications\"><\/span>Principales beneficios y aplicaciones<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Las aplicaciones pr\u00e1cticas de los LLM locales con Ollama abarcan numerosas industrias y casos de uso. Estas son las \u00e1reas m\u00e1s impactantes donde esta tecnolog\u00eda est\u00e1 marcando la diferencia en 2026:<\/p>\n<h3>Aplicaciones empresariales<\/h3>\n<p>Las empresas est\u00e1n aprovechando los LLM locales con Ollama para automatizar flujos de trabajo, reducir costos y mejorar la toma de decisiones. Desde startups emergentes hasta empresas de la lista Fortune 500, la tasa de adopci\u00f3n sigue aceler\u00e1ndose.<\/p>\n<h3>Investigaci\u00f3n y desarrollo<\/h3>\n<p>En entornos de investigaci\u00f3n, los LLM locales con Ollama permiten lograr avances que antes eran imposibles. Cient\u00edficos e ingenieros utilizan estas herramientas para explorar nuevas hip\u00f3tesis, validar teor\u00edas y descubrir patrones en conjuntos de datos complejos.<\/p>\n<h3>Productos para consumidores<\/h3>\n<p>Aplicaciones cotidianas \u2014desde motores de recomendaci\u00f3n hasta asistentes de voz\u2014 dependen fuertemente de los LLM locales con Ollama. Las mejoras en la experiencia de usuario son tangibles y medibles.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Top_Tools_and_Platforms\"><\/span>Principales herramientas y plataformas<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Elegir las herramientas adecuadas es fundamental para tener \u00e9xito con los LLM locales con Ollama. A continuaci\u00f3n, presentamos nuestra lista seleccionada de las mejores opciones disponibles en 2026:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Frameworks de c\u00f3digo abierto<\/strong> \u2014 soluciones flexibles y orientadas por la comunidad<\/li>\n<li><strong>Plataformas en la nube<\/strong> \u2014 servicios gestionados que reducen la carga operativa<\/li>\n<li><strong>Herramientas especializadas<\/strong> \u2014 dise\u00f1ados espec\u00edficamente para casos de uso concretos de LLM locales con Ollama<\/li>\n<\/ol>\n<p>Cada opci\u00f3n tiene sus propias ventajas, y la mejor elecci\u00f3n depende de sus requisitos espec\u00edficos, presupuesto y nivel de experiencia.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Best_Practices\"><\/span>Buenas pr\u00e1cticas<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Lograr el \u00e9xito con los LLM locales con Ollama requiere seguir buenas pr\u00e1cticas consolidadas:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Comience con objetivos claros<\/strong> \u2014 definir qu\u00e9 significa el \u00e9xito antes de comenzar<\/li>\n<li><strong>Invierta en la calidad de los datos<\/strong> \u2014 la calidad de su salida depende de la calidad de su entrada<\/li>\n<li><strong>Itere y mejore continuamente<\/strong> \u2014 ninguna soluci\u00f3n es perfecta en el primer intento<\/li>\n<li><strong>Supervise y mantenga el sistema<\/strong> \u2014 el seguimiento continuo del rendimiento es esencial<\/li>\n<li><strong>Mant\u00e9ngase actualizado<\/strong> \u2014 el campo evoluciona r\u00e1pidamente, y las mejores pr\u00e1cticas de ayer pueden estar ya obsoletas<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Common_Challenges_and_Solutions\"><\/span>Desaf\u00edos comunes y soluciones<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Aunque los LLM locales con Ollama ofrecen enormes beneficios, los profesionales enfrentan varios desaf\u00edos comunes. Comprender estos obst\u00e1culos y sus soluciones le ayudar\u00e1 a evitar errores frecuentes y obtener mejores resultados.<\/p>\n<p>Los problemas de calidad de los datos, los requisitos computacionales, las consideraciones \u00e9ticas y la complejidad de la integraci\u00f3n figuran entre los desaf\u00edos m\u00e1s frecuentemente citados. Cada uno cuenta con estrategias de mitigaci\u00f3n bien establecidas que los profesionales experimentados aplican habitualmente.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Future_of_Ollama_Local_Llm\"><\/span>El futuro de los LLM locales con Ollama<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Mirando hacia adelante, la trayectoria de los LLM locales con Ollama apunta hacia implementaciones a\u00fan m\u00e1s potentes, accesibles y responsables. Entre las principales tendencias a observar se incluyen una mayor eficiencia, una mejor interpretabilidad, marcos \u00e9ticos m\u00e1s s\u00f3lidos y una accesibilidad ampliada.<\/p>\n<p>La democratizaci\u00f3n de los LLM locales con Ollama \u2014poner herramientas potentes al alcance de no especialistas\u2014 sigue aceler\u00e1ndose. Esta tendencia est\u00e1 generando nuevas oportunidades de innovaci\u00f3n y aplicaci\u00f3n en todos los sectores.<\/p>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_to_Choose_the_Right_Model_Size_for_Your_Hardware\"><\/span>C\u00f3mo elegir el tama\u00f1o adecuado de modelo para su hardware<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El error m\u00e1s com\u00fan entre los nuevos usuarios de Ollama es descargar un modelo demasiado grande para su equipo. Cuando un modelo no cabe en la memoria de la GPU, Ollama traslada silenciosamente capas a la memoria RAM del sistema y a la CPU, y la velocidad de generaci\u00f3n cae dr\u00e1sticamente: de decenas de tokens por segundo a una lentitud insoportable. La soluci\u00f3n consiste en ajustar el tama\u00f1o del modelo a su hardware. <strong>antes de<\/strong> ejecuta <code>ollama pull<\/code>, no despu\u00e9s.<\/p>\n<p>Una regla pr\u00e1ctica \u00fatil para la cuantizaci\u00f3n predeterminada <strong>Q4_K_M<\/strong> es presupuestar aproximadamente <strong>0,6 GB de memoria por mil millones de par\u00e1metros<\/strong>, y luego a\u00f1adir margen adicional para la ventana de contexto. Q4_K_M representa el punto \u00f3ptimo pr\u00e1ctico: suele suponer solo una p\u00e9rdida del 1\u20133 % en los resultados de los benchmarks de calidad frente a la precisi\u00f3n completa, por lo que rara vez hay raz\u00f3n para buscar cuantizaciones mayores en una primera implementaci\u00f3n. A continuaci\u00f3n se muestra c\u00f3mo se traduce este c\u00e1lculo en las categor\u00edas m\u00e1s comunes:<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<tr>\n<td><strong>Tama\u00f1o del modelo<\/strong><\/td>\n<td><strong>Memoria aproximada (Q4_K_M)<\/strong><\/td>\n<td><strong>Hardware realista<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>3B\u20138B<\/td>\n<td>~3\u20137 GB<\/td>\n<td>GPU de 8 GB o Mac de 16 GB<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>13B\u201314B<\/td>\n<td>~10\u201312 GB<\/td>\n<td>GPU de 12\u201316 GB<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>32B<\/td>\n<td>~22\u201324 GB<\/td>\n<td>GPU de 24 GB (por ejemplo, una RTX 3090) o Mac con 32 GB o m\u00e1s<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>70B<\/td>\n<td>~40 GB o m\u00e1s<\/td>\n<td>Dos GPUs de 24 GB, una tarjeta de 32 GB con cuantizaci\u00f3n inferior o una Mac de alta memoria<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n<p>Existen dos advertencias pr\u00e1cticas adicionales respecto a esta tabla. Primero, <strong>la longitud del contexto tambi\u00e9n consume memoria<\/strong>. Ollama usa por defecto una ventana de contexto modesta, pero ampliarla para documentos extensos o archivos de c\u00f3digo grandes puede agregar varios gigabytes por s\u00ed sola; por tanto, deje un margen de seguridad en lugar de llenar la VRAM al m\u00e1ximo. Segundo, <strong>los chips Apple Silicon funcionan bajo reglas distintas<\/strong>: la memoria unificada se comparte entre la CPU y la GPU, por lo que una Mac con 32 GB o 64 GB puede ejecutar c\u00f3modamente modelos que jam\u00e1s cabr\u00edan en una GPU discreta de precio equivalente, aunque a menor velocidad de generaci\u00f3n de tokens.<\/p>\n<p>Nuestra recomendaci\u00f3n para un primer LLM local es comenzar con un nivel <em>inferior<\/em> al que usted cree que su hardware puede manejar. Descargue un modelo de 8B, verifique que se ejecute \u00edntegramente en la GPU y responda con rapidez, y luego pase a un modelo de 14B o 32B una vez que comprenda c\u00f3mo se comporta su equipo bajo carga. Es mucho mejor ejecutar un modelo m\u00e1s peque\u00f1o a gran velocidad que uno m\u00e1s grande con intermitencias \u2014y, para conversaciones cotidianas, res\u00famenes y redacci\u00f3n, un modelo de 8B bien seleccionado es m\u00e1s capaz de lo que la mayor\u00eda de los principiantes esperan.<\/p>\n<h3>\u00bfQu\u00e9 modelo deber\u00eda ejecutar primero con Ollama?<\/h3>\n<p>Para una instalaci\u00f3n inicial, comience con un modelo de 8B bien soportado y cuantizado con Q4_K_M por defecto. Este modelo se adapta c\u00f3modamente a una GPU de 8 GB o a una Mac de 16 GB, funciona a velocidad interactiva y maneja bien las tareas cotidianas de conversaci\u00f3n, res\u00famenes y redacci\u00f3n. Una vez que haya confirmado que se ejecuta \u00edntegramente en su GPU, podr\u00e1 avanzar a un modelo de 14B o 32B si su memoria lo permite.<\/p>\n<h3>\u00bfEs seguro exponer Ollama a mi red o a Internet?<\/h3>\n<p>No, por defecto. Ollama solo se enlaza a localhost (127.0.0.1:11434) y carece de autenticaci\u00f3n integrada, claves API o mecanismos de inicio de sesi\u00f3n. Establecer <code>OLLAMA_HOST=0.0.0.0<\/code> abre la API a cualquiera que pueda acceder al puerto. Un escaneo de Internet realizado en enero de 2026 por SentinelLABS y Censys detect\u00f3 aproximadamente 175 000 instancias de Ollama expuestas p\u00fablicamente en 130 pa\u00edses \u2014y como Ollama no incluye autenticaci\u00f3n, cualquier instancia expuesta queda completamente abierta. Si necesita acceso remoto, coloque Ollama detr\u00e1s de un proxy inverso con autenticaci\u00f3n o en una red privada como Tailscale, en lugar de exponer directamente el puerto 11434.<\/p>\n<h3>\u00bfPuedo conectar mis aplicaciones existentes a Ollama mediante la API de OpenAI?<\/h3>\n<p>S\u00ed. Ollama expone un punto final compatible con la API de OpenAI en <code>http:\/\/localhost:11434\/v1<\/code>, incluida la est\u00e1ndar <code>\/v1\/chat\/completions<\/code> ruta. La mayor\u00eda de las herramientas y SDK dise\u00f1ados para OpenAI funcionan simplemente apuntando la URL base a esa direcci\u00f3n y estableciendo el nombre del modelo como uno que ya has descargado. No se requiere ninguna clave API real: puedes proporcionar cualquier cadena no vac\u00eda cuando el cliente lo exija.<\/p>\n<h2>Conclusiones clave<\/h2>\n<ul>\n<li>Los LLM locales con Ollama constituyen un campo en r\u00e1pida evoluci\u00f3n con importantes aplicaciones pr\u00e1cticas en 2026<\/li>\n<li>Comprender los fundamentos es esencial para tomar decisiones informadas<\/li>\n<li>Existen m\u00faltiples herramientas y plataformas disponibles, cada una con fortalezas distintas<\/li>\n<li>Seguir buenas pr\u00e1cticas mejora significativamente los resultados<\/li>\n<li>El futuro se presenta prometedor, con innovaciones continuas en el horizonte<\/li>\n<\/ul>\n<p>Mant\u00e9ngase a la vanguardia siguiendo a Convly AI para obtener las \u00faltimas perspectivas, tutoriales y an\u00e1lisis sobre los LLM locales con Ollama y el panorama general de la inteligencia artificial.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Art\u00edculos relacionados<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/how-to-build-a-rag-pipeline-2026\/\">C\u00f3mo construir una canalizaci\u00f3n RAG en 2026 (paso a paso)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/90-day-ai-engineer-path\/\">De cero a ingeniero de IA: su ruta de aprendizaje de 90 d\u00edas<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/build-personal-ai-assistant-python\/\">Construcci\u00f3n de un asistente personal de IA en 30 minutos (tutorial en Python)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/how-to-run-llama-3-locally-on-snapdragon-8-gen-4\/\">C\u00f3mo ejecutar Llama 3 localmente en Snapdragon 8 Gen 4 (gu\u00eda paso a paso, 2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/ai-resume-screener-tutorial\/\">Creaci\u00f3n de un clasificador de curr\u00edculums impulsado por IA (tutorial 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