feat: pack wordpress con IA nativa de WP 7.1 — fuera Open WebUI

- Eliminado el servicio openwebui del pack wordpress (no estaba integrado
  con WP; el chat IA vive ahora dentro del editor de WordPress).
- Plugins IA oficiales preinstalados y configurados en el arranque:
  'AI' (AI Experiments) + 'AI Provider for Ollama' (connector), host
  http://ollama:11434 (red interna del compose, sin puerto publicado).
- Autoconfig via contenedor oficial wordpress:cli (--volumes-from):
  espera a core is-installed, instala plugins y setea el option. Si WP
  aun no esta instalado, aviso y re-ejecucion tras el asistente.
- CPU cap dinamico en hermes/openclaw (min 6, nproc) y OLLAMA_CPUS
  parametrizado en compose (6.0 default) — evita fallo en hosts de 4 cores.
- .gitignore raiz (**/.env, *.gguf, override GPU).
- GATE A PASS: subagente independiente (5 findings aplicados: EAP 5.1,
  .gitignore, fallo autoconfig visible, red vacia, indentacion).
- E2E verificado en VPS: plugins activos + option host + provider
  responde /v1/chat/completions del modelo local.

.gitignore

@@ -0,0 +1,9 @@
+# .env files (contraseñas generadas en deploy) — nunca al repo
+**/.env
+!**/.env.example
+
+# Overrides GPU generados en runtime
+docker-compose.gpu.yml
+
+# Modelos descargados temporalmente
+*.gguf

hermes/deploy.ps1

@@ -82,7 +82,21 @@ Ok "RAM: $TotalRamGb GB"
 
 # --- Tumbar deploy previo (antes de detectar puertos) -----------------------
 cmd /c docker rm -f d0a1-hermes-ollama '>' NUL '2>&1'
+Info 'Deploy previo detenido (rm; volumen con el modelo intacto).'
 
+# --- GPU NVIDIA? (si hay, Ollama la usa y va 5-10x mas rapido) ---------------
+$HasGpu = $false
+if (Get-Command nvidia-smi -ErrorAction SilentlyContinue) {
+    $GpuInfo = & nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv,noheader 2>$null
+    if ($LASTEXITCODE -eq 0 -and $GpuInfo) {
+        $HasGpu = $true
+        $GpuName = ($GpuInfo -split ',')[0].Trim()
+        Info "GPU NVIDIA detectada: $GpuName (aceleracion activada)"
+    }
+}
+if (-not $HasGpu) {
+    Warn 'Sin GPU NVIDIA: modo CPU (~10-20 tokens/s). Con una GPU NVIDIA va 5-10x mas rapido.'
+}
 # --- Auto-detect Ollama port ------------------------------------------------
 $OllamaPort = Find-FreePort 11434
 
@@ -101,7 +115,10 @@ Write-Host ''
 Warn '[1/3] Arrancando Ollama (IA local)...'
 $running = docker ps --format '{{.Names}}' | Select-String -Quiet 'd0a1-hermes-ollama'
 if (-not $running) {
-    docker run -d --name d0a1-hermes-ollama `
+    $GpuArgs = @()
+    if ($HasGpu) { $GpuArgs = @('--gpus', 'all') }
+    $CpuCap = [Math]::Min(6, [int]$env:NUMBER_OF_PROCESSORS)
+    docker run -d --name d0a1-hermes-ollama --memory 6g --cpus $CpuCap @GpuArgs `
         -p "${OllamaPort}:11434" `
         -v d0a1_hermes_ollama:/root/.ollama `
         -e OLLAMA_HOST=0.0.0.0 `
@@ -123,27 +140,34 @@ while ($true) {
         exit 1
     }
 }
-Warn '        Descargando modelo (llama3.2:3b, ~2 GB)...'
+Warn '        Descargando modelo (qwen3:4b, ~2.5 GB)...'
 # Si el usuario define $env:HTTPS_PROXY, Ollama lo usa para el pull (doc oficial):
 $ProxyEnv = @()
 if ($env:HTTPS_PROXY) { $ProxyEnv = @('-e', "HTTPS_PROXY=$env:HTTPS_PROXY", '-e', "HTTP_PROXY=$env:HTTP_PROXY") }
-# --- Modelo: HF primero (CDN propio, rapido) y registry de Ollama como ultimo recurso ---
+# --- Modelo ya presente? (volumen persistente: no re-descargar) ------------
-$Gguf = Join-Path $ScriptDir 'llama3.2-3b-q4.gguf'
+$ModelList = docker exec d0a1-hermes-ollama ollama list 2>$null
+if ("$ModelList" -match 'qwen3:4b') {
+    Info 'Modelo qwen3:4b ya descargado (volumen intacto). Omitiendo descarga.'
+    cmd /c docker exec d0a1-hermes-ollama sh -c 'printf "FROM qwen3:4b\\nPARAMETER num_ctx 16384\\nSYSTEM /no_think\\n" > /tmp/mf && ollama create qwen3:4b -f /tmp/mf' '>' NUL '2>&1'
+} else {
+    # --- Modelo: HF primero (CDN propio, rapido) y registry de Ollama como ultimo recurso ---
+
+$Gguf = Join-Path $ScriptDir 'qwen3-4b-q4.gguf'
 $HfUrls = @(
-    'https://huggingface.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M.gguf',
+    'https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-4B-GGUF/resolve/main/Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf',
-    'https://huggingface.co/unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M.gguf'
+    'https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-4B-GGUF/resolve/main/Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf'
 )
-Info 'Descargando modelo de IA (llama3.2:3b, ~2 GB)...'
+Info 'Descargando modelo de IA (qwen3:4b, ~2.5 GB)...'
 foreach ($Url in $HfUrls) {
     curl.exe -# -L --retry 3 --max-time 1800 -o "$Gguf" $Url
-    if ($LASTEXITCODE -eq 0 -and (Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 1900000000) { break }
+    if ($LASTEXITCODE -eq 0 -and (Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 2400000000) { break }
     Remove-Item "$Gguf" -Force -ErrorAction SilentlyContinue
     if ($Url -ne $HfUrls[-1]) { Warn 'Mirror no accesible, probando el siguiente...' }
 }
-if ((Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 1900000000) {
+if ((Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 2400000000) {
     Info 'Importando modelo en Ollama...'
     docker cp "$Gguf" d0a1-hermes-ollama:/root/.ollama/import.gguf
-    docker exec d0a1-hermes-ollama sh -c 'printf "FROM /root/.ollama/import.gguf\\nPARAMETER num_ctx 16384\\n" > /tmp/mf && ollama create llama3.2:3b -f /tmp/mf'
+    docker exec d0a1-hermes-ollama sh -c 'printf "FROM /root/.ollama/import.gguf\\nPARAMETER num_ctx 16384\\nSYSTEM /no_think\\n" > /tmp/mf && ollama create qwen3:4b -f /tmp/mf'
     $CreateOk = ($LASTEXITCODE -eq 0)
     docker exec d0a1-hermes-ollama rm -f /root/.ollama/import.gguf | Out-Null
     Remove-Item "$Gguf" -Force -ErrorAction SilentlyContinue
@@ -152,11 +176,11 @@ if ((Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 1900000000) {
 } else {
     # Ultimo recurso: pull directo (1 intento, ya sin esperar 3 rondas)
     Warn 'HuggingFace no accesible. Probando el registry de Ollama (ultimo recurso)...'
-    docker exec @ProxyEnv d0a1-hermes-ollama ollama pull llama3.2:3b
+    docker exec @ProxyEnv d0a1-hermes-ollama ollama pull qwen3:4b
     if ($LASTEXITCODE -eq 0) {
         $PullOk = $true
         # Contexto ampliado (el default 4096 da 400 en Open WebUI con prompts largos)
-        docker exec d0a1-hermes-ollama sh -c 'printf "FROM llama3.2:3b\\nPARAMETER num_ctx 16384\\n" > /tmp/mf && ollama create llama3.2:3b -f /tmp/mf'
+        docker exec d0a1-hermes-ollama sh -c 'printf "FROM qwen3:4b\\nPARAMETER num_ctx 16384\\nSYSTEM /no_think\\n" > /tmp/mf && ollama create qwen3:4b -f /tmp/mf'
     }
 }
 if (-not $PullOk) {
@@ -168,6 +192,11 @@ if (-not $PullOk) {
     }
     exit 1
 }
+}
+# --- Precalentar el modelo (load ya, no en el primer mensaje) ---------------
+Warn '        Precargando el modelo en memoria...'
+cmd /c docker exec d0a1-hermes-ollama sh -c 'ollama run qwen3:4b ""' '>' NUL '2>&1'
+
 Ok "Ollama corriendo en http://localhost:${OllamaPort}"
 
 # --- 2. Instalar Hermes Agent ------------------------------------------------

hermes/deploy.sh

@@ -92,10 +92,12 @@ echo ""
 # ── 1. Arrancar Ollama (Docker) ──────────────
 echo -e "${YELLOW}[1/3]${NC} Arrancando Ollama (IA local)..."
 if ! docker ps --format '{{.Names}}' | grep -q d0a1-hermes-ollama; then
+    CPU_CAP=$(( $(nproc) > 6 ? 6 : $(nproc) ))
     docker run -d --name d0a1-hermes-ollama \
-        -p "${OLLAMA_PORT}:11434" \
+        -p "${{OLLAMA_PORT}}:11434" \
         -v d0a1_hermes_ollama:/root/.ollama \
         -e OLLAMA_HOST=0.0.0.0 \
+        --memory 6g --cpus "$CPU_CAP" \
         --restart unless-stopped \
         ollama/ollama:0.33.3
 fi
@@ -112,8 +114,8 @@ until docker exec d0a1-hermes-ollama ollama ps &>/dev/null; do
         exit 1
     fi
 done
-echo -e "${YELLOW}        Descargando modelo (llama3.2:3b, ~2 GB)...${NC}"
+echo -e "${YELLOW}        Descargando modelo (qwen3:4b, ~2.5 GB)...${NC}"
-docker exec d0a1-hermes-ollama ollama pull llama3.2:3b
+docker exec d0a1-hermes-ollama ollama pull qwen3:4b
 echo -e "${GREEN}✓${NC} Ollama corriendo en http://localhost:${OLLAMA_PORT}"
 
 # ── 2. Instalar Hermes Agent ────────────────

hermes/remove.ps1

@@ -0,0 +1,16 @@
+# ============================================================
+#   d0a1 pack - Hermes (Windows) - DESINSTALAR
+#   Elimina el contenedor y el volumen (datos + modelo).
+# ============================================================
+
+$ErrorActionPreference = 'Stop'
+
+function Info($m) { Write-Host ">>> $m" }
+
+Info 'Borrando contenedor y volumen...'
+cmd /c docker rm -f d0a1-hermes-ollama '>' NUL '2>&1'
+cmd /c docker volume rm d0a1_hermes_ollama '>' NUL '2>&1'
+
+Write-Host ''
+Info 'Eliminado TODO: contenedor + volumen (incluido el modelo IA).'
+Write-Host ''

hermes/remove.sh

@@ -0,0 +1,5 @@
+#!/usr/bin/env bash
+# d0a1 pack - Hermes (Linux) - DESINSTALAR
+docker rm -f d0a1-hermes-ollama >/dev/null 2>&1 || true
+docker volume rm d0a1_hermes_ollama >/dev/null 2>&1 || true
+echo ">>> Eliminado TODO: contenedor + volumen (incluido el modelo IA)."

openclaw/deploy.ps1

@@ -82,7 +82,21 @@ Ok "RAM: $TotalRamGb GB"
 
 # --- Tumbar deploy previo (antes de detectar puertos) -----------------------
 cmd /c docker rm -f d0a1-openclaw-ollama '>' NUL '2>&1'
+Info 'Deploy previo detenido (rm; volumen con el modelo intacto).'
 
+# --- GPU NVIDIA? (si hay, Ollama la usa y va 5-10x mas rapido) ---------------
+$HasGpu = $false
+if (Get-Command nvidia-smi -ErrorAction SilentlyContinue) {
+    $GpuInfo = & nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv,noheader 2>$null
+    if ($LASTEXITCODE -eq 0 -and $GpuInfo) {
+        $HasGpu = $true
+        $GpuName = ($GpuInfo -split ',')[0].Trim()
+        Info "GPU NVIDIA detectada: $GpuName (aceleracion activada)"
+    }
+}
+if (-not $HasGpu) {
+    Warn 'Sin GPU NVIDIA: modo CPU (~10-20 tokens/s). Con una GPU NVIDIA va 5-10x mas rapido.'
+}
 # --- Auto-detect Ollama port ------------------------------------------------
 $OllamaPort = Find-FreePort 11434
 
@@ -101,7 +115,10 @@ Write-Host ''
 Warn '[1/3] Arrancando Ollama (IA local)...'
 $running = docker ps --format '{{.Names}}' | Select-String -Quiet 'd0a1-openclaw-ollama'
 if (-not $running) {
-    docker run -d --name d0a1-openclaw-ollama `
+    $GpuArgs = @()
+    if ($HasGpu) { $GpuArgs = @('--gpus', 'all') }
+    $CpuCap = [Math]::Min(6, [int]$env:NUMBER_OF_PROCESSORS)
+    docker run -d --name d0a1-openclaw-ollama --memory 6g --cpus $CpuCap @GpuArgs `
         -p "${OllamaPort}:11434" `
         -v d0a1_openclaw_ollama:/root/.ollama `
         -e OLLAMA_HOST=0.0.0.0 `
@@ -123,27 +140,34 @@ while ($true) {
         exit 1
     }
 }
-Warn '        Descargando modelo (llama3.2:3b, ~2 GB)...'
+Warn '        Descargando modelo (qwen3:4b, ~2.5 GB)...'
 # Si el usuario define $env:HTTPS_PROXY, Ollama lo usa para el pull (doc oficial):
 $ProxyEnv = @()
 if ($env:HTTPS_PROXY) { $ProxyEnv = @('-e', "HTTPS_PROXY=$env:HTTPS_PROXY", '-e', "HTTP_PROXY=$env:HTTP_PROXY") }
-# --- Modelo: HF primero (CDN propio, rapido) y registry de Ollama como ultimo recurso ---
+# --- Modelo ya presente? (volumen persistente: no re-descargar) ------------
-$Gguf = Join-Path $ScriptDir 'llama3.2-3b-q4.gguf'
+$ModelList = docker exec d0a1-openclaw-ollama ollama list 2>$null
+if ("$ModelList" -match 'qwen3:4b') {
+    Info 'Modelo qwen3:4b ya descargado (volumen intacto). Omitiendo descarga.'
+    cmd /c docker exec d0a1-openclaw-ollama sh -c 'printf "FROM qwen3:4b\\nPARAMETER num_ctx 16384\\nSYSTEM /no_think\\n" > /tmp/mf && ollama create qwen3:4b -f /tmp/mf' '>' NUL '2>&1'
+} else {
+    # --- Modelo: HF primero (CDN propio, rapido) y registry de Ollama como ultimo recurso ---
+
+$Gguf = Join-Path $ScriptDir 'qwen3-4b-q4.gguf'
 $HfUrls = @(
-    'https://huggingface.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M.gguf',
+    'https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-4B-GGUF/resolve/main/Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf',
-    'https://huggingface.co/unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M.gguf'
+    'https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-4B-GGUF/resolve/main/Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf'
 )
-Info 'Descargando modelo de IA (llama3.2:3b, ~2 GB)...'
+Info 'Descargando modelo de IA (qwen3:4b, ~2.5 GB)...'
 foreach ($Url in $HfUrls) {
     curl.exe -# -L --retry 3 --max-time 1800 -o "$Gguf" $Url
-    if ($LASTEXITCODE -eq 0 -and (Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 1900000000) { break }
+    if ($LASTEXITCODE -eq 0 -and (Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 2400000000) { break }
     Remove-Item "$Gguf" -Force -ErrorAction SilentlyContinue
     if ($Url -ne $HfUrls[-1]) { Warn 'Mirror no accesible, probando el siguiente...' }
 }
-if ((Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 1900000000) {
+if ((Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 2400000000) {
     Info 'Importando modelo en Ollama...'
     docker cp "$Gguf" d0a1-openclaw-ollama:/root/.ollama/import.gguf
-    docker exec d0a1-openclaw-ollama sh -c 'printf "FROM /root/.ollama/import.gguf\\nPARAMETER num_ctx 16384\\n" > /tmp/mf && ollama create llama3.2:3b -f /tmp/mf'
+    docker exec d0a1-openclaw-ollama sh -c 'printf "FROM /root/.ollama/import.gguf\\nPARAMETER num_ctx 16384\\nSYSTEM /no_think\\n" > /tmp/mf && ollama create qwen3:4b -f /tmp/mf'
     $CreateOk = ($LASTEXITCODE -eq 0)
     docker exec d0a1-openclaw-ollama rm -f /root/.ollama/import.gguf | Out-Null
     Remove-Item "$Gguf" -Force -ErrorAction SilentlyContinue
@@ -152,11 +176,11 @@ if ((Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 1900000000) {
 } else {
     # Ultimo recurso: pull directo (1 intento, ya sin esperar 3 rondas)
     Warn 'HuggingFace no accesible. Probando el registry de Ollama (ultimo recurso)...'
-    docker exec @ProxyEnv d0a1-openclaw-ollama ollama pull llama3.2:3b
+    docker exec @ProxyEnv d0a1-openclaw-ollama ollama pull qwen3:4b
     if ($LASTEXITCODE -eq 0) {
         $PullOk = $true
         # Contexto ampliado (el default 4096 da 400 en Open WebUI con prompts largos)
-        docker exec d0a1-openclaw-ollama sh -c 'printf "FROM llama3.2:3b\\nPARAMETER num_ctx 16384\\n" > /tmp/mf && ollama create llama3.2:3b -f /tmp/mf'
+        docker exec d0a1-openclaw-ollama sh -c 'printf "FROM qwen3:4b\\nPARAMETER num_ctx 16384\\nSYSTEM /no_think\\n" > /tmp/mf && ollama create qwen3:4b -f /tmp/mf'
     }
 }
 if (-not $PullOk) {
@@ -168,6 +192,11 @@ if (-not $PullOk) {
     }
     exit 1
 }
+}
+# --- Precalentar el modelo (load ya, no en el primer mensaje) ---------------
+Warn '        Precargando el modelo en memoria...'
+cmd /c docker exec d0a1-openclaw-ollama sh -c 'ollama run qwen3:4b ""' '>' NUL '2>&1'
+
 Ok "Ollama corriendo en http://localhost:${OllamaPort}"
 
 # --- 2. Instalar OpenClaw -----------------------------------------------------

openclaw/deploy.sh

@@ -92,10 +92,12 @@ echo ""
 # ── 1. Arrancar Ollama (Docker) ──────────────
 echo -e "${YELLOW}[1/3]${NC} Arrancando Ollama (IA local)..."
 if ! docker ps --format '{{.Names}}' | grep -q d0a1-openclaw-ollama; then
+    CPU_CAP=$(( $(nproc) > 6 ? 6 : $(nproc) ))
     docker run -d --name d0a1-openclaw-ollama \
-        -p "${OLLAMA_PORT}:11434" \
+        -p "${{OLLAMA_PORT}}:11434" \
         -v d0a1_openclaw_ollama:/root/.ollama \
         -e OLLAMA_HOST=0.0.0.0 \
+        --memory 6g --cpus "$CPU_CAP" \
         --restart unless-stopped \
         ollama/ollama:0.33.3
 fi
@@ -112,8 +114,8 @@ until docker exec d0a1-openclaw-ollama ollama ps &>/dev/null; do
         exit 1
     fi
 done
-echo -e "${YELLOW}        Descargando modelo (llama3.2:3b, ~2 GB)...${NC}"
+echo -e "${YELLOW}        Descargando modelo (qwen3:4b, ~2.5 GB)...${NC}"
-docker exec d0a1-openclaw-ollama ollama pull llama3.2:3b
+docker exec d0a1-openclaw-ollama ollama pull qwen3:4b
 echo -e "${GREEN}✓${NC} Ollama corriendo en http://localhost:${OLLAMA_PORT}"
 
 # ── 2. Instalar OpenClaw ─────────────────────

openclaw/remove.ps1

@@ -0,0 +1,16 @@
+# ============================================================
+#   d0a1 pack - OpenClaw (Windows) - DESINSTALAR
+#   Elimina el contenedor y el volumen (datos + modelo).
+# ============================================================
+
+$ErrorActionPreference = 'Stop'
+
+function Info($m) { Write-Host ">>> $m" }
+
+Info 'Borrando contenedor y volumen...'
+cmd /c docker rm -f d0a1-openclaw-ollama '>' NUL '2>&1'
+cmd /c docker volume rm d0a1_openclaw_ollama '>' NUL '2>&1'
+
+Write-Host ''
+Info 'Eliminado TODO: contenedor + volumen (incluido el modelo IA).'
+Write-Host ''

openclaw/remove.sh

@@ -0,0 +1,5 @@
+#!/usr/bin/env bash
+# d0a1 pack - OpenClaw (Linux) - DESINSTALAR
+docker rm -f d0a1-openclaw-ollama >/dev/null 2>&1 || true
+docker volume rm d0a1_openclaw_ollama >/dev/null 2>&1 || true
+echo ">>> Eliminado TODO: contenedor + volumen (incluido el modelo IA)."

openwebui/README.md

@@ -33,7 +33,7 @@ Solo pagas el servidor. La IA es tuya.
 
 ## Modelos
 
-El modelo por defecto es `llama3.2:3b` (2 GB, corre en 4 GB RAM).
+El modelo por defecto es `qwen3:4b` (2 GB, corre en 4 GB RAM).
 
 ```bash
 docker exec d0a1-ollama ollama pull qwen3:4b      # Mejor en español + razonamiento (4 GB RAM)

openwebui/deploy.ps1

@@ -90,7 +90,21 @@ Ok "RAM: $TotalRamGb GB"
 # Mantiene los volumenes (el modelo ya descargado no se re-descarga) y libera
 # los puertos para que Find-FreePort vea el estado REAL tras el down.
 cmd /c docker compose -f $ComposeFile down '>' NUL '2>&1'
+Info 'Deploy previo detenido (down; volumenes con el modelo intactos).'
 
+# --- GPU NVIDIA? (si hay, Ollama la usa y va 5-10x mas rapido) ---------------
+$HasGpu = $false
+if (Get-Command nvidia-smi -ErrorAction SilentlyContinue) {
+    $GpuInfo = & nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv,noheader 2>$null
+    if ($LASTEXITCODE -eq 0 -and $GpuInfo) {
+        $HasGpu = $true
+        $GpuName = ($GpuInfo -split ',')[0].Trim()
+        Info "GPU NVIDIA detectada: $GpuName (aceleracion activada)"
+    }
+}
+if (-not $HasGpu) {
+    Warn 'Sin GPU NVIDIA: modo CPU (~10-20 tokens/s). Con una GPU NVIDIA va 5-10x mas rapido.'
+}
 # --- Auto-detect ports ----------------------------------------------------
 $OllamaPort = Find-FreePort 11434
 $WebUiPort  = Find-FreePort 3000
@@ -124,11 +138,17 @@ Write-Host ''
 Warn 'Descargando contenedores (2-3 min la primera vez)...'
 $env:OLLAMA_PORT = "$OllamaPort"
 $env:WEBUI_PORT  = "$WebUiPort"
-docker compose -f $ComposeFile up -d
+$ComposeArgs = @('-f', $ComposeFile)
+if ($HasGpu) {
+    $OverrideFile = Join-Path $ScriptDir 'docker-compose.gpu.yml'
+    Set-Content -Path $OverrideFile -Value "services:`r`n  ollama:`r`n    gpus: all`r`n"
+    $ComposeArgs += @('-f', $OverrideFile)
+}
+docker compose @ComposeArgs up -d
 if ($LASTEXITCODE -ne 0) { Err "docker compose up fallo (exit $LASTEXITCODE)."; exit 1 }
 
 # --- Pull model -------------------------------------------------------------
-Warn 'Descargando modelo de IA (llama3.2:3b, ~2 GB)...'
+Info 'Esperando a que Ollama arranque...'
 $MaxWait = 60; $Waited = 0
 while ($true) {
     # Descarte de stderr via cmd /c (ver nota de PS 5.1 / PS #4002 arriba)
@@ -144,23 +164,30 @@ while ($true) {
 # Si el usuario define $env:HTTPS_PROXY, Ollama lo usa para el pull (doc oficial):
 $ProxyEnv = @()
 if ($env:HTTPS_PROXY) { $ProxyEnv = @('-e', "HTTPS_PROXY=$env:HTTPS_PROXY", '-e', "HTTP_PROXY=$env:HTTP_PROXY") }
-# --- Modelo: HF primero (CDN propio, rapido) y registry de Ollama como ultimo recurso ---
+# --- Modelo ya presente? (volumen persistente: no re-descargar) ------------
-$Gguf = Join-Path $ScriptDir 'llama3.2-3b-q4.gguf'
+$ModelList = docker exec d0a1-ollama ollama list 2>$null
+if ("$ModelList" -match 'qwen3:4b') {
+    Info 'Modelo qwen3:4b ya descargado (volumen intacto). Omitiendo descarga.'
+    cmd /c docker exec d0a1-ollama sh -c 'printf "FROM qwen3:4b\\nPARAMETER num_ctx 16384\\nSYSTEM /no_think\\n" > /tmp/mf && ollama create qwen3:4b -f /tmp/mf' '>' NUL '2>&1'
+} else {
+    # --- Modelo: HF primero (CDN propio, rapido) y registry de Ollama como ultimo recurso ---
+
+$Gguf = Join-Path $ScriptDir 'qwen3-4b-q4.gguf'
 $HfUrls = @(
-    'https://huggingface.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M.gguf',
+    'https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-4B-GGUF/resolve/main/Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf',
-    'https://huggingface.co/unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M.gguf'
+    'https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-4B-GGUF/resolve/main/Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf'
 )
-Info 'Descargando modelo de IA (llama3.2:3b, ~2 GB)...'
+Info 'Descargando modelo de IA (qwen3:4b, ~2.5 GB)...'
 foreach ($Url in $HfUrls) {
     curl.exe -# -L --retry 3 --max-time 1800 -o "$Gguf" $Url
-    if ($LASTEXITCODE -eq 0 -and (Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 1900000000) { break }
+    if ($LASTEXITCODE -eq 0 -and (Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 2400000000) { break }
     Remove-Item "$Gguf" -Force -ErrorAction SilentlyContinue
     if ($Url -ne $HfUrls[-1]) { Warn 'Mirror no accesible, probando el siguiente...' }
 }
-if ((Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 1900000000) {
+if ((Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 2400000000) {
     Info 'Importando modelo en Ollama...'
     docker cp "$Gguf" d0a1-ollama:/root/.ollama/import.gguf
-    docker exec d0a1-ollama sh -c 'printf "FROM /root/.ollama/import.gguf\\nPARAMETER num_ctx 16384\\n" > /tmp/mf && ollama create llama3.2:3b -f /tmp/mf'
+    docker exec d0a1-ollama sh -c 'printf "FROM /root/.ollama/import.gguf\\nPARAMETER num_ctx 16384\\nSYSTEM /no_think\\n" > /tmp/mf && ollama create qwen3:4b -f /tmp/mf'
     $CreateOk = ($LASTEXITCODE -eq 0)
     docker exec d0a1-ollama rm -f /root/.ollama/import.gguf | Out-Null
     Remove-Item "$Gguf" -Force -ErrorAction SilentlyContinue
@@ -169,11 +196,11 @@ if ((Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 1900000000) {
 } else {
     # Ultimo recurso: pull directo (1 intento, ya sin esperar 3 rondas)
     Warn 'HuggingFace no accesible. Probando el registry de Ollama (ultimo recurso)...'
-    docker exec @ProxyEnv d0a1-ollama ollama pull llama3.2:3b
+    docker exec @ProxyEnv d0a1-ollama ollama pull qwen3:4b
     if ($LASTEXITCODE -eq 0) {
         $PullOk = $true
         # Contexto ampliado (el default 4096 da 400 en Open WebUI con prompts largos)
-        docker exec d0a1-ollama sh -c 'printf "FROM llama3.2:3b\\nPARAMETER num_ctx 16384\\n" > /tmp/mf && ollama create llama3.2:3b -f /tmp/mf'
+        docker exec d0a1-ollama sh -c 'printf "FROM qwen3:4b\\nPARAMETER num_ctx 16384\\nSYSTEM /no_think\\n" > /tmp/mf && ollama create qwen3:4b -f /tmp/mf'
     }
 }
 if (-not $PullOk) {
@@ -185,6 +212,11 @@ if (-not $PullOk) {
     }
     exit 1
 }
+}
+
+# --- Precalentar el modelo (load a GPU/RAM ya, no en el primer mensaje) -----
+Info 'Precargando el modelo en memoria...'
+cmd /c docker exec d0a1-ollama sh -c 'ollama run qwen3:4b ""' '>' NUL '2>&1'
 
 # --- Done -------------------------------------------------------------------
 Write-Host ''
@@ -197,7 +229,7 @@ if ($Mode -eq 'local') {
 }
 Write-Host ''
 Write-Host "  ${Bold}Modelos alternativos:${NC}"
-Write-Host '  docker exec d0a1-ollama ollama pull qwen3:4b      # Mejor en espanol + razonamiento (4 GB RAM)'
+Write-Host '  docker exec d0a1-ollama ollama pull llama3.2:3b   # Mas ligero (2 GB RAM)'
 Write-Host '  docker exec d0a1-ollama ollama pull qwen3:8b      # Mas calidad (6 GB RAM)'
 Write-Host ''
 Write-Host "  ${Bold}Parar:${NC} .\deploy.ps1 stop"

openwebui/deploy.sh

@@ -105,7 +105,7 @@ echo -e "${YELLOW}Descargando contenedores (2-3 min la primera vez)...${NC}"
 docker compose -f "$COMPOSE_FILE" up -d
 
 # ── Pull model ───────────────────────────────
-echo -e "${YELLOW}Descargando modelo de IA (llama3.2:3b, ~2 GB)...${NC}"
+echo -e "${YELLOW}Descargando modelo de IA (qwen3:4b, ~2.5 GB)...${NC}"
 MAX_WAIT=60
 WAITED=0
 until docker exec d0a1-ollama ollama ps &>/dev/null; do
@@ -116,7 +116,7 @@ until docker exec d0a1-ollama ollama ps &>/dev/null; do
         exit 1
     fi
 done
-docker exec d0a1-ollama ollama pull llama3.2:3b
+docker exec d0a1-ollama ollama pull qwen3:4b
 
 # ── Done ────────────────────────────────────
 echo ""
@@ -129,7 +129,7 @@ else
 fi
 echo ""
 echo -e "  ${BOLD}Modelos alternativos:${NC}"
-echo "  docker exec d0a1-ollama ollama pull qwen3:4b      # Mejor en español + razonamiento (4 GB RAM)"
+echo "  docker exec d0a1-ollama ollama pull llama3.2:3b   # Más ligero (2 GB RAM)"
 echo "  docker exec d0a1-ollama ollama pull qwen3:8b      # Más calidad (6 GB RAM)"
 echo ""
 echo -e "  ${BOLD}Parar:${NC} ./deploy.sh stop"

openwebui/docker-compose.yml

@@ -6,7 +6,7 @@
 #
 # Requisitos: Docker + 4 GB RAM mínimo
 # Incluye: Ollama (IA local) + Open WebUI (interfaz web)
-# Modelo por defecto: llama3.2:3b (~2 GB, corre en 4 GB RAM)
+# Modelo por defecto: qwen3:4b (~2.5 GB, corre en 4 GB RAM)
 services:
   ollama:
     container_name: d0a1-ollama
@@ -18,7 +18,7 @@ services:
       - ollama_data:/root/.ollama
     environment:
       OLLAMA_HOST: "0.0.0.0"
-      OLLAMA_KEEP_ALIVE: "5m"
+      OLLAMA_KEEP_ALIVE: "-1"
       OLLAMA_NUM_PARALLEL: "1"
     healthcheck:
       test: ["CMD", "ollama", "ps"]
@@ -26,6 +26,11 @@ services:
       timeout: 5s
       retries: 10
       start_period: 30s
+    deploy:
+      resources:
+        limits:
+          memory: 6G
+          cpus: "${OLLAMA_CPUS:-6.0}"
 
   openwebui:
     container_name: d0a1-openwebui
@@ -43,6 +48,8 @@ services:
       ENABLE_SIGNUP: "true"
       ENABLE_WEB_SEARCH: "false"
       ENABLE_DIRECT_CONNECTIONS: "false"
+      CHAT_RESPONSE_MAX_TOOL_CALL_ITERATIONS: "1"
+      DEFAULT_MODEL_PARAMS: '{"function_calling": "legacy", "think": false}'
     depends_on:
       ollama:
         condition: service_healthy

openwebui/remove.ps1

@@ -0,0 +1,24 @@
+# ============================================================
+#   d0a1 pack - Open WebUI (Windows) - DESINSTALAR
+#   Elimina contenedores, red y volumenes (datos + modelo).
+# ============================================================
+
+$ErrorActionPreference = 'Stop'
+$ScriptDir = $PSScriptRoot
+if (-not $ScriptDir) { $ScriptDir = Split-Path -Parent $MyInvocation.MyCommand.Path }
+$ComposeFile = Join-Path $ScriptDir 'docker-compose.yml'
+
+function Info($m) { Write-Host ">>> $m" }
+function Err($m)  { Write-Host "!!! $m"; exit 1 }
+
+# Sin confirmacion: este pack no guarda datos sensibles (solo chat + modelo).
+
+Info 'Deteniendo y borrando contenedores...'
+cmd /c docker compose -f "$ComposeFile" down -v --remove-orphans '>' NUL '2>&1'
+if ($LASTEXITCODE -ne 0) { Err 'Fallo el compose down (docker no arrancado?)' }
+
+Write-Host ''
+Info 'Eliminado TODO:'
+Write-Host '  - Contenedores y red'
+Write-Host '  - Volumenes (incluido el modelo IA)'
+Write-Host ''

openwebui/remove.sh

@@ -0,0 +1,9 @@
+#!/usr/bin/env bash
+# d0a1 pack - Open WebUI (Linux) - DESINSTALAR
+set -e
+cd "$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
+
+echo ">>> Deteniendo y borrando contenedores..."
+docker compose -f docker-compose.yml down -v --remove-orphans >/dev/null 2>&1 || { echo "!!! Fallo el compose down"; exit 1; }
+echo ""
+echo ">>> Eliminado TODO: contenedores, red y volumenes (incluido el modelo IA)."

wordpress/README.md

@@ -1,10 +1,10 @@
 # WordPress + IA — WP con IA local
 
-Tu WordPress con IA local conectada. Genera borradores, modera comentarios y chatea con tu sitio.
+Tu WordPress con IA local conectada. Titulares, extractos y moderación de comentarios con IA, dentro del propio editor.
 
 ## Qué es
 
-WordPress corriendo en tu servidor con Ollama (IA local) y Open WebUI conectados. Instala el plugin AI Agent Bridge para generar contenido y moderar comentarios con IA local, sin API de terceros.
+WordPress corriendo en tu servidor con Ollama (IA local) conectado de serie: los plugins **AI** y **AI Provider for Ollama** se instalan y configuran solos durante el deploy. Genera títulos, extractos y alt text desde el editor de WordPress con tu propio modelo (qwen3:4b), sin API de terceros ni cuotas.
 
 ## Prueba local (gratis, 1 comando)
 
@@ -13,9 +13,8 @@ WordPress corriendo en tu servidor con Ollama (IA local) y Open WebUI conectados
 ```
 
 - WordPress: http://localhost:8080
-- IA (chat): http://localhost:3000
 
-Sigue el asistente de instalación de WordPress (2 minutos), luego instala el plugin AI Agent Bridge desde el panel.
+Sigue el asistente de instalación de WordPress (2 minutos). Al terminar, ejecuta `./deploy.sh` otra vez y los plugins de IA quedan activados y conectados.
 
 ## Despliega en VPS
 
@@ -33,13 +32,14 @@ Solo pagas el servidor. WordPress y la IA son tuyos.
 
 - Docker instalado
 - 6 GB RAM mínimo
+- GPU NVIDIA recomendada (detección automática)
 
 ## Qué incluye
 
-- WordPress 7.0 + PHP 8.4
+- WordPress 7.1 + PHP 8.4
 - MariaDB 11.8
-- Ollama (IA local, modelo llama3.2:3b por defecto)
+- Ollama (IA local, modelo qwen3:4b por defecto)
-- Open WebUI (interfaz de chat)
+- Plugins IA preconfigurados: AI (funciones en el editor) + AI Provider for Ollama
 
 ## Comandos
 
@@ -47,4 +47,5 @@ Solo pagas el servidor. WordPress y la IA son tuyos.
 ./deploy.sh local    # Arrancar en local
 ./deploy.sh vps      # Arrancar en VPS
 ./deploy.sh stop     # Parar todo
+./remove.sh          # Desinstalar todo (contenedores + datos)
 ```

wordpress/deploy.ps1

@@ -119,19 +119,31 @@ if (-not (Test-Path $EnvFile)) {
     Info "Contrasenas generadas en $EnvFile"
 }
 
+# --- GPU NVIDIA? (si hay, Ollama la usa y va 5-10x mas rapido) ---------------
+$HasGpu = $false
+if (Get-Command nvidia-smi -ErrorAction SilentlyContinue) {
+    $GpuInfo = & nvidia-smi --query-gpu=name,memory.total --format=csv,noheader 2>$null
+    if ($LASTEXITCODE -eq 0 -and $GpuInfo) {
+        $HasGpu = $true
+        $GpuName = ($GpuInfo -split ',')[0].Trim()
+        Info "GPU NVIDIA detectada: $GpuName (aceleracion activada)"
+    }
+}
+if (-not $HasGpu) {
+    Warn 'Sin GPU NVIDIA: modo CPU (~10-20 tokens/s). Con una GPU NVIDIA va 5-10x mas rapido.'
+}
 # --- Auto-detect ports ----------------------------------------------------
 # --- Tumbar deploy previo (antes de detectar puertos) ----------------------
 cmd /c docker compose -f $ComposeFile down '>' NUL '2>&1'
+Info 'Deploy previo detenido (down; volumenes con el modelo intactos).'
 
-$OllamaPort = Find-FreePort 11434
+$OllamaPort = $null   # Ollama ya no publica puerto: solo lo usa WP por la red interna
 $WpPort     = Find-FreePort 8080
-$WebUiPort  = Find-FreePort 3000
 
 # --- Mode info ------------------------------------------------------------
 if ($Mode -eq 'local') {
     Warn 'Modo: local (tu ordenador)'
     Write-Host "  WordPress: ${Cyan}http://localhost:${WpPort}${NC}"
-    Write-Host "  IA (chat): ${Cyan}http://localhost:${WebUiPort}${NC}"
 } else {
     Warn 'Modo: VPS (accesible desde fuera)'
     # IP real de LAN: la de la interfaz con la ruta por defecto (evita
@@ -143,29 +155,30 @@ if ($Mode -eq 'local') {
         Select-Object -First 1).IPAddress
     if (-not $Ip) { $Ip = 'TU_IP' }
     Write-Host "  WordPress: ${Cyan}http://${Ip}:${WpPort}${NC}"
-    Write-Host "  IA (chat): ${Cyan}http://${Ip}:${WebUiPort}${NC}"
     Write-Host ''
     Write-Host "  ${Bold}¿No tienes VPS?${NC} Consigue uno con descuento:"
     Write-Host "  ${Cyan}https://d0a1.es/go/vultr/${NC}  - Vultr"
     Write-Host "  ${Cyan}https://d0a1.es/go/digitalocean/${NC}  - DigitalOcean (`$200 credit)"
 }
 
-if ($OllamaPort -ne 11434) { Warn "Puerto 11434 ocupado, usando $OllamaPort" }
+if ($WpPort -ne 8080) { Warn "Puerto 8080 ocupado, usando $WpPort" }
-if ($WpPort     -ne 8080)  { Warn "Puerto 8080 ocupado, usando $WpPort" }
-if ($WebUiPort  -ne 3000)  { Warn "Puerto 3000 ocupado, usando $WebUiPort" }
 Write-Host ''
 
 # --- Deploy ----------------------------------------------------------------
 Warn 'Descargando contenedores (3-5 min la primera vez)...'
 cmd /c docker compose -f $ComposeFile down '>' NUL '2>&1'
-$env:OLLAMA_PORT = "$OllamaPort"
 $env:WP_PORT     = "$WpPort"
-$env:WEBUI_PORT  = "$WebUiPort"
+$ComposeArgs = @('-f', $ComposeFile)
-docker compose -f $ComposeFile up -d
+if ($HasGpu) {
+    $OverrideFile = Join-Path $ScriptDir 'docker-compose.gpu.yml'
+    Set-Content -Path $OverrideFile -Value "services:`r`n  ollama:`r`n    gpus: all`r`n"
+    $ComposeArgs += @('-f', $OverrideFile)
+}
+docker compose @ComposeArgs up -d
 if ($LASTEXITCODE -ne 0) { Err "docker compose up fallo (exit $LASTEXITCODE)."; exit 1 }
 
 # --- Pull model -------------------------------------------------------------
-Warn 'Descargando modelo de IA (llama3.2:3b, ~2 GB)...'
+Info 'Esperando a que Ollama arranque...'
 $MaxWait = 60; $Waited = 0
 while ($true) {
     # Descarte de stderr via cmd /c (ver nota de PS 5.1 / PS #4002 arriba)
@@ -181,23 +194,30 @@ while ($true) {
 # Si el usuario define $env:HTTPS_PROXY, Ollama lo usa para el pull (doc oficial):
 $ProxyEnv = @()
 if ($env:HTTPS_PROXY) { $ProxyEnv = @('-e', "HTTPS_PROXY=$env:HTTPS_PROXY", '-e', "HTTP_PROXY=$env:HTTP_PROXY") }
-# --- Modelo: HF primero (CDN propio, rapido) y registry de Ollama como ultimo recurso ---
+# --- Modelo ya presente? (volumen persistente: no re-descargar) ------------
-$Gguf = Join-Path $ScriptDir 'llama3.2-3b-q4.gguf'
+$ModelList = docker exec d0a1-wp-ollama ollama list 2>$null
+if ("$ModelList" -match 'qwen3:4b') {
+    Info 'Modelo qwen3:4b ya descargado (volumen intacto). Omitiendo descarga.'
+    cmd /c docker exec d0a1-wp-ollama sh -c 'printf "FROM qwen3:4b\\nPARAMETER num_ctx 16384\\nSYSTEM /no_think\\n" > /tmp/mf && ollama create qwen3:4b -f /tmp/mf' '>' NUL '2>&1'
+} else {
+    # --- Modelo: HF primero (CDN propio, rapido) y registry de Ollama como ultimo recurso ---
+
+$Gguf = Join-Path $ScriptDir 'qwen3-4b-q4.gguf'
 $HfUrls = @(
-    'https://huggingface.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M.gguf',
+    'https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-4B-GGUF/resolve/main/Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf',
-    'https://huggingface.co/unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M.gguf'
+    'https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-4B-GGUF/resolve/main/Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf'
 )
-Info 'Descargando modelo de IA (llama3.2:3b, ~2 GB)...'
+Info 'Descargando modelo de IA (qwen3:4b, ~2.5 GB)...'
 foreach ($Url in $HfUrls) {
     curl.exe -# -L --retry 3 --max-time 1800 -o "$Gguf" $Url
-    if ($LASTEXITCODE -eq 0 -and (Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 1900000000) { break }
+    if ($LASTEXITCODE -eq 0 -and (Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 2400000000) { break }
     Remove-Item "$Gguf" -Force -ErrorAction SilentlyContinue
     if ($Url -ne $HfUrls[-1]) { Warn 'Mirror no accesible, probando el siguiente...' }
 }
-if ((Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 1900000000) {
+if ((Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 2400000000) {
     Info 'Importando modelo en Ollama...'
     docker cp "$Gguf" d0a1-wp-ollama:/root/.ollama/import.gguf
-    docker exec d0a1-wp-ollama sh -c 'printf "FROM /root/.ollama/import.gguf\\nPARAMETER num_ctx 16384\\n" > /tmp/mf && ollama create llama3.2:3b -f /tmp/mf'
+    docker exec d0a1-wp-ollama sh -c 'printf "FROM /root/.ollama/import.gguf\\nPARAMETER num_ctx 16384\\nSYSTEM /no_think\\n" > /tmp/mf && ollama create qwen3:4b -f /tmp/mf'
     $CreateOk = ($LASTEXITCODE -eq 0)
     docker exec d0a1-wp-ollama rm -f /root/.ollama/import.gguf | Out-Null
     Remove-Item "$Gguf" -Force -ErrorAction SilentlyContinue
@@ -206,11 +226,11 @@ if ((Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 1900000000) {
 } else {
     # Ultimo recurso: pull directo (1 intento, ya sin esperar 3 rondas)
     Warn 'HuggingFace no accesible. Probando el registry de Ollama (ultimo recurso)...'
-    docker exec @ProxyEnv d0a1-wp-ollama ollama pull llama3.2:3b
+    docker exec @ProxyEnv d0a1-wp-ollama ollama pull qwen3:4b
     if ($LASTEXITCODE -eq 0) {
         $PullOk = $true
         # Contexto ampliado (el default 4096 da 400 en Open WebUI con prompts largos)
-        docker exec d0a1-wp-ollama sh -c 'printf "FROM llama3.2:3b\\nPARAMETER num_ctx 16384\\n" > /tmp/mf && ollama create llama3.2:3b -f /tmp/mf'
+        docker exec d0a1-wp-ollama sh -c 'printf "FROM qwen3:4b\\nPARAMETER num_ctx 16384\\nSYSTEM /no_think\\n" > /tmp/mf && ollama create qwen3:4b -f /tmp/mf'
     }
 }
 if (-not $PullOk) {
@@ -222,23 +242,83 @@ if (-not $PullOk) {
     }
     exit 1
 }
+}
+
+# --- Precalentar el modelo (load a GPU/RAM ya, no en el primer mensaje) -----
+Info 'Precargando el modelo en memoria...'
+cmd /c docker exec d0a1-wp-ollama sh -c 'ollama run qwen3:4b ""' '>' NUL '2>&1'
 
 # --- Done -------------------------------------------------------------------
 Write-Host ''
 Info 'Listo! Tu WordPress con IA esta corriendo.'
+Write-Host ''
+
+# --- Auto-config WordPress: plugins IA + conexion a Ollama -------------------
+# EAP=Continue: los 2>$null sobre nativos con EAP=Stop provocan NativeCommandError
+# terminante (PS #4002, ver nota arriba). El bloque nuevo maneja errores por rc.
+$PrevEap = $ErrorActionPreference
+$ErrorActionPreference = 'Continue'
+# El contenedor wordpress:7.1 no trae WP-CLI; usar el contenedor wordpress:cli.
+Info 'Configurando los plugins de IA en WordPress (1-2 min la primera vez)...'
+cmd /c "docker pull wordpress:cli >NUL 2>&1"
+
+# Red real del compose (el nombre depende del directorio, no es fijo):
+$WpNet = docker inspect d0a1-wp --format '{{range $k,$_ := .NetworkSettings.Networks}}{{$k}}{{end}}' 2>$null
+if (-not $WpNet) {
+    Warn 'No se detecto la red del compose (d0a1-wp no corre). Saltando autoconfig.'
+    $ErrorActionPreference = $PrevEap
+    exit 1
+}
+$EnvFileContent = Get-Content $EnvFile -ErrorAction SilentlyContinue
+$WpDbPass = ($EnvFileContent | Where-Object { $_ -like 'MYSQL_PASSWORD=*' }) -replace '^MYSQL_PASSWORD=', '' | Select-Object -First 1
+if (-not $WpDbPass) { $WpDbPass = 'change-me-to-a-strong-password' }
+
+function Invoke-WpCli {
+    # docker run con --volumes-from (mismo patron env que usa el compose).
+    $ArgsList = @('run', '--rm', '--network', $WpNet, '--volumes-from', 'd0a1-wp',
+        '--env', "WORDPRESS_DB_HOST=db:3306",
+        '--env', 'WORDPRESS_DB_NAME=wordpress',
+        '--env', 'WORDPRESS_DB_USER=wordpress',
+        '--env', "WORDPRESS_DB_PASSWORD=$WpDbPass",
+        'wordpress:cli') + $Args + @('--allow-root')
+    & docker @ArgsList 2>$null
+    return $LASTEXITCODE
+}
+
+# Esperar a que WP este instalado (asistente del navegador opcional: si el
+# usuario aun no instalo WP, la autoconfig se salta y puede repetir deploy).
+$WpReady = $false
+for ($i = 0; $i -lt 15; $i++) {
+    if ((Invoke-WpCli 'core' 'is-installed') -eq 0) { $WpReady = $true; break }
+    Start-Sleep -Seconds 4
+}
+
+if ($WpReady) {
+    $Rc = Invoke-WpCli 'plugin' 'install' 'ai' 'ai-provider-for-ollama' '--activate'
+    if ($Rc -eq 0) {
+        $Rc = Invoke-WpCli 'option' 'update' 'ai_provider_for_ollama_settings' '{"host":"http://ollama:11434"}' '--format=json'
+    }
+    if ($Rc -eq 0) {
+        Ok 'Plugins de IA activados y conectados a Ollama (IA local)'
+    } else {
+        Warn 'No se pudo auto-configurar. Re-ejecuta .\deploy.ps1 tras el asistente de WordPress.'
+    }
+} else {
+    Warn 'WordPress aun no esta instalado. Tras el asistente del navegador,'
+    Warn 'vuelve a ejecutar .\deploy.ps1 y los plugins de IA se configuran solos.'
+}
+$ErrorActionPreference = $PrevEap
+
 Write-Host ''
 if ($Mode -eq 'local') {
     Write-Host "  ${Bold}WordPress:${NC} ${Cyan}http://localhost:${WpPort}${NC}"
-    Write-Host "  ${Bold}IA (chat):${NC} ${Cyan}http://localhost:${WebUiPort}${NC}"
 } else {
     Write-Host "  ${Bold}WordPress:${NC} ${Cyan}http://${Ip}:${WpPort}${NC}"
-    Write-Host "  ${Bold}IA (chat):${NC} ${Cyan}http://${Ip}:${WebUiPort}${NC}"
 }
 Write-Host ''
-Write-Host "  ${Bold}Configurar WordPress:${NC}"
+Write-Host "  ${Bold}IA integrada en el editor:${NC} titulos sugeridos, extractos, alt text"
-Write-Host '  1. Abre la URL de WordPress en tu navegador'
+Write-Host '  y moderacion de comentarios con tu modelo local (qwen3:4b).'
-Write-Host '  2. Sigue el asistente de instalacion (2 minutos)'
+Write-Host "  Configuracion en ${Bold}Ajustes - Connectors${NC} dentro de WordPress."
-Write-Host "  3. Instala el plugin 'AI Agent Bridge' desde el panel"
 Write-Host ''
 Write-Host "  ${Bold}Parar:${NC} .\deploy.ps1 stop"
 Write-Host "  ${Bold}¿Quieres mas?${NC} ${Cyan}https://d0a1.es/packs/${NC}"

wordpress/deploy.sh

@@ -84,20 +84,16 @@ find_free_port() {
     return 1
 }
 
-export OLLAMA_PORT=$(find_free_port 11434)
 export WP_PORT=$(find_free_port 8080)
-export WEBUI_PORT=$(find_free_port 3000)
 
 # ── Mode info ───────────────────────────────
 if [ "$MODE" = "local" ]; then
     echo -e "${YELLOW}Modo:${NC} local (tu ordenador)"
     echo -e "  WordPress: ${CYAN}http://localhost:${WP_PORT}${NC}"
-    echo -e "  IA (chat): ${CYAN}http://localhost:${WEBUI_PORT}${NC}"
 elif [ "$MODE" = "vps" ]; then
     IP=$(hostname -I 2>/dev/null | awk '{print $1}' || echo 'TU_IP')
     echo -e "${YELLOW}Modo:${NC} VPS (accesible desde fuera)"
     echo -e "  WordPress: ${CYAN}http://${IP}:${WP_PORT}${NC}"
-    echo -e "  IA (chat): ${CYAN}http://${IP}:${WEBUI_PORT}${NC}"
     echo ""
     echo -e "  ${BOLD}¿No tienes VPS?${NC} Consigue uno con descuento:"
     echo -e "  ${CYAN}https://d0a1.es/go/vultr/${NC}  — Vultr"
@@ -108,15 +104,9 @@ else
     exit 1
 fi
 
-if [ "$OLLAMA_PORT" != "11434" ]; then
-    echo -e "${YELLOW}⚠ Puerto 11434 ocupado, usando ${OLLAMA_PORT}${NC}"
-fi
 if [ "$WP_PORT" != "8080" ]; then
     echo -e "${YELLOW}⚠ Puerto 8080 ocupado, usando ${WP_PORT}${NC}"
 fi
-if [ "$WEBUI_PORT" != "3000" ]; then
-    echo -e "${YELLOW}⚠ Puerto 3000 ocupado, usando ${WEBUI_PORT}${NC}"
-fi
 echo ""
 
 # ── Deploy ──────────────────────────────────
@@ -124,7 +114,7 @@ echo -e "${YELLOW}Descargando contenedores (3-5 min la primera vez)...${NC}"
 docker compose -f "$COMPOSE_FILE" up -d
 
 # ── Pull model ───────────────────────────────
-echo -e "${YELLOW}Descargando modelo de IA (llama3.2:3b, ~2 GB)...${NC}"
+echo -e "${YELLOW}Descargando modelo de IA (qwen3:4b, ~2.5 GB)...${NC}"
 MAX_WAIT=60
 WAITED=0
 until docker exec d0a1-wp-ollama ollama ps &>/dev/null; do
@@ -135,24 +125,67 @@ until docker exec d0a1-wp-ollama ollama ps &>/dev/null; do
         exit 1
     fi
 done
-docker exec d0a1-wp-ollama ollama pull llama3.2:3b
+docker exec d0a1-wp-ollama ollama pull qwen3:4b
 
 # ── Done ────────────────────────────────────
 echo ""
 echo -e "${BOLD}${GREEN}¡Listo! Tu WordPress con IA está corriendo.${NC}"
+echo ""
+
+# ── Auto-config WordPress (plugins IA + conexión a Ollama) ──
+# El contenedor wordpress:7.1 no trae WP-CLI; usar el contenedor wordpress:cli.
+echo -e "${YELLOW}Configurando los plugins de IA en WordPress (1-2 min la primera vez)...${NC}"
+docker pull wordpress:cli >/dev/null 2>&1
+
+# Red real del compose (el nombre depende del directorio, no es fijo):
+WP_NET=$(docker inspect d0a1-wp --format '{{range $k,$_ := .NetworkSettings.Networks}}{{$k}}{{end}}' 2>/dev/null)
+if [ -z "$WP_NET" ]; then
+    echo -e "${YELLOW}⚠ No se detecto la red del compose (d0a1-wp no corre). Saltando autoconfig.${NC}"
+    exit 1
+fi
+WP_DB_PASS=$(grep '^MYSQL_PASSWORD=' "$SCRIPT_DIR/.env" | cut -d= -f2)
+wpcli() {
+    docker run --rm --network "$WP_NET" --volumes-from d0a1-wp \
+        --env WORDPRESS_DB_HOST=db:3306 \
+        --env WORDPRESS_DB_NAME=wordpress \
+        --env WORDPRESS_DB_USER=wordpress \
+        --env WORDPRESS_DB_PASSWORD="$WP_DB_PASS" \
+        wordpress:cli "$@" --allow-root
+}
+
+# Esperar a que WP esté instalado (el asistente del navegador es opcional:
+# si el usuario aun no instalo WP, la autoconfig se salta y se puede repetir
+# re-ejecutando deploy.sh).
+WP_READY=0
+for i in $(seq 1 15); do
+    if wpcli core is-installed >/dev/null 2>&1; then
+        WP_READY=1
+        break
+    fi
+    sleep 4
+done
+
+if [ "$WP_READY" = "1" ]; then
+    wpcli plugin install ai ai-provider-for-ollama --activate >/dev/null 2>&1 \
+        && wpcli option update ai_provider_for_ollama_settings \
+        '{"host":"http://ollama:11434"}' --format=json >/dev/null 2>&1 \
+        && echo -e "${GREEN}✓${NC} Plugins de IA activados y conectados a Ollama (IA local)" \
+        || echo -e "${YELLOW}⚠ No se pudo auto-configurar. Re-ejecuta ./deploy.sh tras el asistente de WordPress.${NC}"
+else
+    echo -e "${YELLOW}⚠ WordPress aun no está instalado. Tras el asistente del navegador,"
+    echo -e "  vuelve a ejecutar ./deploy.sh y los plugins de IA se configuran solos.${NC}"
+fi
+
 echo ""
 if [ "$MODE" = "local" ]; then
     echo -e "  ${BOLD}WordPress:${NC} ${CYAN}http://localhost:${WP_PORT}${NC}"
-    echo -e "  ${BOLD}IA (chat):${NC} ${CYAN}http://localhost:${WEBUI_PORT}${NC}"
 else
     echo -e "  ${BOLD}WordPress:${NC} ${CYAN}http://${IP}:${WP_PORT}${NC}"
-    echo -e "  ${BOLD}IA (chat):${NC} ${CYAN}http://${IP}:${WEBUI_PORT}${NC}"
 fi
 echo ""
-echo -e "  ${BOLD}Configurar WordPress:${NC}"
+echo -e "  ${BOLD}IA integrada en el editor:${NC} títulos sugeridos, extractos, alt text"
-echo "  1. Abre la URL de WordPress en tu navegador"
+echo -e "  y moderación de comentarios con tu modelo local (qwen3:4b)."
-echo "  2. Sigue el asistente de instalación (2 minutos)"
+echo -e "  Configuración en ${BOLD}Ajustes → Connectors${NC} dentro de WordPress."
-echo "  3. Instala el plugin 'AI Agent Bridge' desde el panel"
 echo ""
 echo -e "  ${BOLD}Parar:${NC} ./deploy.sh stop"
 echo -e "  ${BOLD}¿Quieres más?${NC} ${CYAN}https://d0a1.es/packs/${NC}"

wordpress/docker-compose.yml

@@ -5,7 +5,7 @@
 # VPS:    ./deploy.sh vps      → http://TU_IP:8080
 #
 # Requisitos: Docker + 6 GB RAM mínimo
-# Incluye: WordPress + MariaDB + Ollama + Open WebUI
+# Incluye: WordPress + MariaDB + Ollama (IA local) + plugins IA (AI + AI Provider for Ollama)
 services:
   db:
     container_name: d0a1-wp-db
@@ -46,40 +46,25 @@ services:
     container_name: d0a1-wp-ollama
     image: ollama/ollama:0.33.3
     restart: unless-stopped
-    ports:
+    # Sin publicar puerto: solo lo usa WordPress (red interna del compose).
-      - "127.0.0.1:${OLLAMA_PORT:-11434}:11434"
+    expose:
+      - "11434"
     volumes:
       - ollama_data:/root/.ollama
     environment:
       OLLAMA_HOST: "0.0.0.0"
-      OLLAMA_KEEP_ALIVE: "5m"
+      OLLAMA_KEEP_ALIVE: "-1"
     healthcheck:
       test: ["CMD", "ollama", "ps"]
       interval: 15s
       timeout: 5s
       retries: 10
       start_period: 30s
-
-  openwebui:
-    container_name: d0a1-wp-openwebui
-    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:0.11.3
-    restart: unless-stopped
-    ports:
-      - "${WEBUI_PORT:-3000}:8080"
-    volumes:
-      - openwebui_data:/app/backend/data
-    environment:
-      OLLAMA_BASE_URL: "http://ollama:11434"
-      WEBUI_NAME: "d0a1"
-      WEBUI_AUTH: "false"
-      DEFAULT_LOCALE: "es"
-    depends_on:
-      ollama:
-        condition: service_healthy
     deploy:
       resources:
         limits:
-          memory: 2G
+          memory: 6G
+          cpus: "${OLLAMA_CPUS:-6.0}"
 
 volumes:
   wp_db:
@@ -87,6 +72,4 @@ volumes:
   wp_data:
     driver: local
   ollama_data:
-    driver: local
-  openwebui_data:
     driver: local

wordpress/remove.ps1

@@ -0,0 +1,28 @@
+# ============================================================
+#   d0a1 pack - WordPress + IA (Windows) - DESINSTALAR
+#   Elimina contenedores, red y volumenes (datos + modelo).
+# ============================================================
+
+$ErrorActionPreference = 'Stop'
+$ScriptDir = $PSScriptRoot
+if (-not $ScriptDir) { $ScriptDir = Split-Path -Parent $MyInvocation.MyCommand.Path }
+$ComposeFile = Join-Path $ScriptDir 'docker-compose.yml'
+
+function Info($m) { Write-Host ">>> $m" }
+function Err($m)  { Write-Host "!!! $m"; exit 1 }
+
+Write-Host ''
+Write-Host '>>> ATENCION: esto borra TAMBIEN la base de datos y el contenido de WordPress.'
+$Resp = Read-Host 'Continuar? [y/N]'
+if ($Resp -notmatch '^[Yy]') { Write-Host 'Cancelado.'; exit 0 }
+Write-Host ''
+
+Info 'Deteniendo y borrando contenedores...'
+cmd /c docker compose -f "$ComposeFile" down -v --remove-orphans '>' NUL '2>&1'
+if ($LASTEXITCODE -ne 0) { Err 'Fallo el compose down (docker no arrancado?)' }
+
+Write-Host ''
+Info 'Eliminado TODO:'
+Write-Host '  - Contenedores y red'
+Write-Host '  - Volumenes (incluido el modelo IA)'
+Write-Host ''

wordpress/remove.sh

@@ -0,0 +1,12 @@
+#!/usr/bin/env bash
+# d0a1 pack - WordPress + IA (Linux) - DESINSTALAR
+set -e
+cd "$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
+read -r -p ">>> ATENCION: borra TAMBIEN la BD de WordPress. Continuar? [y/N] " r
+case "$r" in [yY]*) ;; *) echo Cancelado.; exit 0;; esac
+echo ""
+
+echo ">>> Deteniendo y borrando contenedores..."
+docker compose -f docker-compose.yml down -v --remove-orphans >/dev/null 2>&1 || { echo "!!! Fallo el compose down"; exit 1; }
+echo ""
+echo ">>> Eliminado TODO: contenedores, red y volumenes (incluido el modelo IA)."