Cómo ejecutar modelos de lenguaje en local: Guía fácil para usar LM Studio en tu ordenador

Los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM, por sus siglas en inglés) han ganado popularidad debido a su capacidad para generar texto, responder preguntas, traducir y más. Siendo una de las principales tendencias actualmente en inteligencia artificial. Aunque muchos usuarios están acostumbrados a usarlos mediante servicios basados en la nube, como ChatGPT o Claude, pocos saben que es posible ejecutar modelos directamente en su ordenador personal, ya sea un PC o un Mac, sin depender de enviar los datos en servidores remotos.

LM Studio es una aplicación diseñada para facilitar el uso de LLMs en local. Ofrece una interfaz gráfica intuitiva que permite instalar y ejecutar modelos avanzados sin necesidad de conexión a Internet, garantizando así privacidad y autonomía. Además, elimina la complejidad de otras herramientas que requieren el uso de comandos de terminal (como Ollama sobre el que hemos publicado un tutorial hace poco), haciéndola accesible para cualquier usuario.

En este tutorial, te guiaremos paso a paso para instalar y utilizar LM Studio, explorar las ventajas de trabajar con modelos LLM en local, instalar la herramienta en Windows y Mac, descargar modelos y aprovechar al máximo sus funcionalidades con algunos consejos prácticos.

¿Por qué usar modelos LLM de manera local?

Aunque las soluciones como ChatGPT o Claude son prácticas y versátiles, utilizar modelos de lenguaje en local ofrece múltiples ventajas que pueden ser importantes para muchos usuarios: privacidad, autonomía y la posibilidad de personalización.

Privacidad y seguridad

La principal ventaja de ejecutar modelos LLM en local es la privacidad de los datos. Cuando interactúas con servicios en la nube, tus datos son procesados en servidores de terceros, lo que puede generar preocupación en torno a la privacidad de las preguntas y respuestas, especialmente si trabajas con información sensible, confidencial o personal.

Con LM Studio, todo el procesamiento de la información se realiza de manera local en tu ordenador, lo que significa que tus datos no se envían ni se almacenan en servidores externos. Esto garantiza un mayor control sobre tu información y evitando que esta se pueda utilizar sin tu consentimiento para entrenar otros modelos.

Este nivel de privacidad es especialmente importante en sectores como la salud, la educación o los negocios, donde la protección de la informatización es fundamental. Pudiendo incluso llegar a estar protegidos estos datos por leyes de privacidad.

Autonomía total

Usar LM Studio en local también te garantiza control absoluto sobre tus interacciones con los modelos. No dependes de la infraestructura de servicios en la nube ni de una conexión a Internet constante, eliminando riesgos como caídas de servicio o interrupciones.

Además, puedes interactuar con los modelos tantas veces como desees, sin restricciones de uso, lo que fomenta una experiencia más fluida y adecuada a tus necesidades.

Personalización y exploración

Trabajar con modelos LLM en local te permite personalizar y experimentar de forma más flexible. Mientras que los servicios en la nube suelen tener limitaciones en cuanto a ajustes, LM Studio facilita la exploración avanzada:

• Probar diferentes modelos y versiones.
• Ajustar parámetros según tus necesidades.
• Realizar interacciones personalizadas con datos específicos.

Esto es ideal tanto para los usuarios que solamente quieren curiosear con la tecnología, como para profesionales que buscan adaptar los modelos a casos de uso concretos.

Reducción de costes

Aunque la mayoría de las plataformas en la nube ofrecen acceso gratuito limitado, el uso intensivo de los modelos suele implicar el pago de una suscripción recurrente. LM Studio elimina esta barrera, ya que solo necesitas descargar la aplicación y los modelos una vez.

Además, las actualizaciones del software suelen ser gratuitas, permitiéndote disfrutar de nuevas funcionalidades sin gastos adicionales.

Instalación de LM Studio en Windows y Mac

LM Studio está diseñado para ser fácil de instalar y usar en Windows, Mac o Linux. Aquí te explicamos cómo hacerlo paso a paso en Windows o Mac.

Instalación en Windows

La instalación en Windows se realiza a través de un asistente descargable desde la página oficial.

Paso 1: Descargar el instalador

1. Accede al sitio web oficial de LM Studio en lmstudio.ai.
2. En la sección de descargas, selecciona la opción para Windows. Esto descargará un archivo .exe.

Paso 2: Ejecutar el instalador

1. Haz doble clic sobre el archivo .exe descargado para iniciar el proceso de instalación.
2. Sigue las instrucciones del asistente, que generalmente incluyen aceptar los términos de uso y elegir una ubicación para la instalación.

Paso 3: Finalizar la instalación

1. Una vez completada la instalación, abre LM Studio desde el menú de inicio o desde el acceso directo en el escritorio.

Paso 4: Configuración inicial

1. Al iniciar LM Studio por primera vez, es probable que te solicite descargar modelos. Selecciona aquellos que más te interesen.
2. Una vez descargados, ¡ya estás listo para empezar!

Instalación en Mac

La instalación en Mac se realiza mediante un archivo .dmg, siguiendo el procedimiento típico de las aplicaciones macOS.

1. Ve al sitio web oficial de LM Studio y selecciona la opción para Mac. Esto descargará un archivo .dmg.
2. Haz doble clic sobre el archivo .dmg descargado para montarlo. Esto abrirá una ventana con el icono de LM Studio.
3. Arrastra el icono de LM Studio a la carpeta Aplicaciones.
4. Ve a la carpeta Aplicaciones y haz doble clic sobre el icono de LM Studio para abrir la aplicación. Es posible que la primera vez que intentes ejecutarla, Gatekeeper te muestre un aviso indicando que la aplicación se ha descargado de internet. En este caso, deberás confirmar que confías en la aplicación para poder continuar.
5. Configura los modelos iniciales que desees descargar, y listo.

Primeros pasos: Descargar un modelo y comenzar a usar LM Studio

Una vez que hayas instalado LM Studio correctamente en tu computadora, estarás listo para empezar a trabajar con modelos de lenguaje. A continuación, te explicamos paso a paso cómo descargar un modelo y comenzar a interactuar con él.

Paso 1: Abrir LM Studio

Abre LM Studio desde el acceso directo o desde el menú de inicio en Windows, o desde la carpeta Aplicaciones en Mac.

Al iniciar LM Studio por primera vez, verás una interfaz limpia y fácil de usar que te permitirá comenzar rápidamente. En la pantalla principal, encontrarás una lista de modelos disponibles (si ya los has descargado) y varias opciones para personalizar tu experiencia.

Paso 2: Descarga un modelo

LM Studio te ofrece acceso a una variedad de modelos de IA, desde ligeros y eficientes hasta avanzados y de mayor tamaño. Sigue estos pasos para descargar un modelo:

1. En la pantalla principal, haz clic en el botón Descubrir o su equivalente traducido.
2. Esto abrirá el buscador de modelos. Por defecto, verás los modelos más populares, pero también puedes buscar modelos específicos.
3. Escribe “DeepSeek” en el buscador, o el modelo en el que estes interesado, para localizar modelos de esta familia. En los resultados, por ejemplo, selecciona DeepSeek R1 y haz clic en el botón de descarga.

4. Ten en cuenta las especificaciones de tu equipo antes de descargar modelos. Una guía aproximada es la siguiente:
   • 8 GB de RAM: Adecuado para modelos de hasta 2 GB.
   • 16 GB de RAM: Adecuado para modelos de hasta 8 GB.
   • Más de 16 GB de RAM: Puedes probar modelos más grandes, pero recuerda que su rendimiento puede variar según otros recursos del sistema, como el procesador y la existencia de GPU o Neural Engine.
   • Si descargas un modelo que excede las capacidades de tu equipo, es posible que no funcione correctamente o que se ejecute de forma lenta. Si tienes dudas sobre qué modelo descargar, comienza con uno más ligero y prueba su rendimiento.
5. La descarga se realizará en segundo plano, lo que te permitirá continuar explorando LM Studio mientras se completa. El tiempo de descarga dependerá del tamaño del modelo y de la velocidad de tu conexión a Internet.
6. Una vez finalizada la descarga, el modelo estará disponible en la lista principal de la interfaz. Desde allí podrás seleccionarlo para empezar a usarlo.

Paso 3: Revisión y configuración de los modelos

Una vez descargado un modelo, opcionalmente, puedes configurarlo según tus preferencias para comenzar a interactuar con él. Aunque, también se puede saltar directamenten al paso 4 y usar el modelo tal como se descarga.

1. Selecciona el modelo descargado. Accede a la lista de modelos disponibles haciendo clic en el icono de una carpeta llamado Mis Modelos (o su equivalente traducido).
2. Consulta y ajusta los parámetros del modelo. Dentro de la lista de modelos, tienes varias opciones:
   • Información del modelo: Representado por un icono de información, donde puedes consultar detalles como tamaño, tipo y características principales.
   • Configuración avanzada: Representado por un icono de rueda dentada, te permite ajustar parámetros técnicos del modelo. Sin embargo, la mayoría de los usuarios no necesita realizar modificaciones aquí.
   • Más acciones: Un menú de tres puntos ofrece opciones como eliminar el modelo o consultar información adicional en plataformas como Hugging Face.

Paso 4: Uso de los modelos

Después de revisar y configurar el modelo, puedes empezar a usarlo siguiendo estos pasos:

1. Accede a la ventana de chat. Haz clic en el botón con el icono de un globo de conversación llamado Chat.

2. Selecciona y carga un modelo. En la parte superior de la ventana de chat, haz clic en la opción Selecciona un modelo para cargar. También puedes utilizar los siguientes atajos de teclado:
   • Windows: Ctrl + L
   • Mac: Command + L
     Elige el modelo que deseas usar y haz clic en Cargar Modelo. Si necesitas cambiar de modelo, simplemente pulsa el botón Eject y selecciona uno diferente.

3. Introduce un prompt. Escribe en el campo de texto una pregunta, instrucción o mensaje inicial para interactuar con el modelo. Asegúrate de ser claro y específico para obtener respuestas más relevantes.
4. Genera la respuesta. Haz clic en el botón Enviar o presiona la tecla Enter. El modelo procesará tu solicitud y generará una respuesta basada en su entrenamiento.

5. Carga archivos para análisis. Puedes adjuntar hasta 5 archivos por chat en formatos como PDF, Word, CSV o texto. Esto te permite realizar preguntas específicas sobre el contenido de los documentos. Al ejecutarse en local, puedes incluir archivos confidenciales con total tranquilidad, ya que no se enviarán fuera de tu ordenador.

Paso 5: Explora el modelo y ajuste según sea necesario

Una de las principales ventajas de LM Studio es la libertad que ofrece para experimentar con los modelos. Si un modelo no responde como esperabas, puedes:

• Ajustar parámetros como la temperatura o la longitud de las respuestas.
• Probar diferentes modelos para comparar resultados.
• Consultar la documentación interna de LM Studio en el menú de ayuda para obtener orientación adicional.

Trucos para sacar el máximo provecho de LM Studio

Una vez que domines los conceptos básicos, puedes llevar tu experiencia con LM Studio al siguiente nivel aplicando estos trucos y consejos. Muchos de ellos también son aplicables a otras herramientas similares o modelos en línea.

Usa prompts claros y concisos

Los modelos de lenguaje funcionan mejor cuando reciben instrucciones precisas y directas. Para obtener respuestas más relevantes y útiles:

• Sé específico en tus peticiones.
• Incluye detalles relevantes si necesitas respuestas técnicas o detalladas.
  Por ejemplo, en lugar de preguntar “¿Qué es la inteligencia artificial?”, podrías solicitar “Explica qué es la inteligencia artificial con ejemplos prácticos en educación.”

Experimenta con diferentes modelos

LM Studio te permite probar varios modelos, cada uno diseñado para diferentes necesidades:

• Modelos más pequeños: Son más rápidos y adecuados para tareas simples.
• Modelos más grandes: Generan respuestas más completas y detalladas, aunque pueden ser más lentos.
  No dudes en alternar entre modelos según el tipo de tarea que estés realizando.

Ajusta los parámetros para optimizar las respuestas

Los parámetros configurables en LM Studio, como la temperatura y la longitud de la respuesta, pueden marcar la diferencia en los resultados. Aquí algunos consejos:

• Temperatura baja (0.2 – 0.5): Ideal para respuestas enfocadas, precisas y consistentes.
• Temperatura alta (0.7 – 1.0): Útil para generar contenido más creativo, variado o fluido.
• Longitud de respuesta: Ajusta este valor si necesitas respuestas más detalladas o, por el contrario, breves y directas.

Explora modelos especializados para tareas concretas

Si trabajas en tareas específicas como programación, resúmenes de texto o traducciones, considera descargar modelos optimizados para estas actividades. LM Studio ofrece una variedad de modelos especializados que pueden mejorar significativamente los resultados. Antes de empezar, revisa las opciones disponibles para elegir el modelo que mejor se adapte a tus necesidades.

Conclusiones

LM Studio es una herramienta que te facilita trabajar con modelos LLM de manera local, lo que ofrece importantes beneficios en términos de privacidad, control y personalización respecto a las soluciones en línea. Al ejecutar los modelos en tu propia máquina, puedes estar seguro de que tus datos no salgan de tu computadora y explorar los modelos sin limitaciones.

A lo largo de este tutorial, hemos cubierto cómo instalar LM Studio en Windows y Mac, cómo descargar e interactuar con los modelos, y algunos trucos para mejorar tu experiencia de uso. Con estos pasos, deberías estar listo para aprovechar todo el potencial de los modelos LLM sin la necesidad de depender de servicios externos.

Si alguna vez necesitas más ayuda, recuerda que LM Studio tiene una documentación detallada dentro de la aplicación y una comunidad activa donde puedes resolver dudas y compartir experiencias. ¡Explora, experimenta y disfruta de la potencia de la inteligencia artificial directamente en tu ordenador!

Nota: La imagen de este artículo fue generada utilizando un modelo de inteligencia artificial.