feat: modelo via HF primero, registry de Ollama como ultimo recurso

Orden de descarga del modelo: 1. HuggingFace bartowski (CDN propio, rapido) 2. HuggingFace unsloth (mismo GGUF) 3. Registry de Ollama (1 intento, sin las 3 rondas de antes) HF va primero porque el registry pasa por R2/Cloudflare, que bloquea algunas redes 10 min por intento. Import via docker cp + ollama create (GGUF con chat_template embebido).
2026-09-12 21:10:50 +02:00
23 changed files with 137 additions and 569 deletions
@@ -1,9 +0,0 @@
-# .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
@@ -80,23 +80,6 @@ if ($TotalRamGb -lt 3.5) {
 }
 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

@@ -113,12 +96,10 @@ Write-Host ''

 # --- 1. Arrancar Ollama (Docker) -------------------------------------------
 Warn '[1/3] Arrancando Ollama (IA local)...'
+cmd /c docker rm -f d0a1-hermes-ollama '>' NUL '2>&1'
 $running = docker ps --format '{{.Names}}' | Select-String -Quiet 'd0a1-hermes-ollama'
 if (-not $running) {
-    $GpuArgs = @()
-    if ($HasGpu) { $GpuArgs = @('--gpus', 'all') }
-    $CpuCap = [Math]::Min(6, [int]$env:NUMBER_OF_PROCESSORS)
-    docker run -d --name d0a1-hermes-ollama --memory 6g --cpus $CpuCap @GpuArgs `
+    docker run -d --name d0a1-hermes-ollama `
        -p "${OllamaPort}:11434" `
        -v d0a1_hermes_ollama:/root/.ollama `
        -e OLLAMA_HOST=0.0.0.0 `
@@ -140,34 +121,27 @@ while ($true) {
        exit 1
    }
 }
-Warn '        Descargando modelo (qwen3:4b, ~2.5 GB)...'
+Warn '        Descargando modelo (llama3.2:3b, ~2 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=$env:HTTP_PROXY") }
-# --- Modelo ya presente? (volumen persistente: no re-descargar) ------------
-$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 $ScriptDir 'qwen3-4b-q4.gguf'
+# --- Modelo: HF primero (CDN propio, rapido) y registry de Ollama como ultimo recurso ---
+$Gguf = Join-Path $ScriptDir 'llama3.2-3b-q4.gguf'
 $HfUrls = @(
-    'https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-4B-GGUF/resolve/main/Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf',
-    'https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-4B-GGUF/resolve/main/Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf'
+    'https://huggingface.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M.gguf',
+    'https://huggingface.co/unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M.gguf'
 )
-Info 'Descargando modelo de IA (qwen3:4b, ~2.5 GB)...'
 foreach ($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 $Gguf).Length -gt 2400000000) { break }
+    Info 'Descargando modelo de IA (llama3.2:3b, ~2 GB)...'
+    curl.exe -sL --retry 3 --max-time 1800 -o "$Gguf" $Url
+    if ($LASTEXITCODE -eq 0 -and (Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 1900000000) { break }
+    Warn "Mirror no accesible, probando el siguiente..."
    Remove-Item "$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 2400000000) {
+if ((Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 1900000000) {
    Info 'Importando modelo en Ollama...'
    docker cp "$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\\nSYSTEM /no_think\\n" > /tmp/mf && ollama create qwen3:4b -f /tmp/mf'
+    docker exec d0a1-hermes-ollama sh -c 'echo FROM /root/.ollama/import.gguf > /tmp/mf && ollama create llama3.2:3b -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
@@ -176,12 +150,8 @@ if ((Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 2400000000) {
 } else {
    # Ultimo recurso: pull directo (1 intento, ya sin esperar 3 rondas)
    Warn 'HuggingFace no accesible. Probando el registry de Ollama (ultimo recurso)...'
-    docker exec @ProxyEnv d0a1-hermes-ollama ollama pull qwen3:4b
-    if ($LASTEXITCODE -eq 0) {
-        $PullOk = $true
-        # Contexto ampliado (el default 4096 da 400 en Open WebUI con prompts largos)
-        docker exec d0a1-hermes-ollama sh -c 'printf "FROM qwen3:4b\\nPARAMETER num_ctx 16384\\nSYSTEM /no_think\\n" > /tmp/mf && ollama create qwen3:4b -f /tmp/mf'
-    }
+    docker exec @ProxyEnv d0a1-hermes-ollama ollama pull llama3.2:3b
+    if ($LASTEXITCODE -eq 0) { $PullOk = $true }
 }
 if (-not $PullOk) {
    Err 'No se pudo descargar el modelo (ni HuggingFace ni registry).'
@@ -192,11 +162,6 @@ 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 ------------------------------------------------
@@ -92,12 +92,10 @@ 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
@@ -114,8 +112,8 @@ until docker exec d0a1-hermes-ollama ollama ps &>/dev/null; do
        exit 1
    fi
 done
-echo -e "${YELLOW}        Descargando modelo (qwen3:4b, ~2.5 GB)...${NC}"
-docker exec d0a1-hermes-ollama ollama pull qwen3:4b
+echo -e "${YELLOW}        Descargando modelo (llama3.2:3b, ~2 GB)...${NC}"
+docker exec d0a1-hermes-ollama ollama pull llama3.2:3b
 echo -e "${GREEN}✓${NC} Ollama corriendo en http://localhost:${OLLAMA_PORT}"

 # ── 2. Instalar Hermes Agent ────────────────
@@ -1,16 +0,0 @@
-# ============================================================
-#   d0a1 pack - Hermes (Windows) - DESINSTALAR
-#   Elimina el contenedor y el volumen (datos + modelo).
-# ============================================================
-
-$ErrorActionPreference = 'Stop'
-
-function Info($m) { Write-Host ">>> $m" }
-
-Info 'Borrando contenedor y volumen...'
-cmd /c docker rm -f d0a1-hermes-ollama '>' NUL '2>&1'
-cmd /c docker volume rm d0a1_hermes_ollama '>' NUL '2>&1'
-
-Write-Host ''
-Info 'Eliminado TODO: contenedor + volumen (incluido el modelo IA).'
-Write-Host ''
@@ -1,5 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env bash
-# d0a1 pack - Hermes (Linux) - DESINSTALAR
-docker rm -f d0a1-hermes-ollama >/dev/null 2>&1 || true
-docker volume rm d0a1_hermes_ollama >/dev/null 2>&1 || true
-echo ">>> Eliminado TODO: contenedor + volumen (incluido el modelo IA)."
@@ -80,23 +80,6 @@ if ($TotalRamGb -lt 3.5) {
 }
 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

@@ -113,12 +96,10 @@ Write-Host ''

 # --- 1. Arrancar Ollama (Docker) -------------------------------------------
 Warn '[1/3] Arrancando Ollama (IA local)...'
+cmd /c docker rm -f d0a1-openclaw-ollama '>' NUL '2>&1'
 $running = docker ps --format '{{.Names}}' | Select-String -Quiet 'd0a1-openclaw-ollama'
 if (-not $running) {
-    $GpuArgs = @()
-    if ($HasGpu) { $GpuArgs = @('--gpus', 'all') }
-    $CpuCap = [Math]::Min(6, [int]$env:NUMBER_OF_PROCESSORS)
-    docker run -d --name d0a1-openclaw-ollama --memory 6g --cpus $CpuCap @GpuArgs `
+    docker run -d --name d0a1-openclaw-ollama `
        -p "${OllamaPort}:11434" `
        -v d0a1_openclaw_ollama:/root/.ollama `
        -e OLLAMA_HOST=0.0.0.0 `
@@ -140,34 +121,27 @@ while ($true) {
        exit 1
    }
 }
-Warn '        Descargando modelo (qwen3:4b, ~2.5 GB)...'
+Warn '        Descargando modelo (llama3.2:3b, ~2 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=$env:HTTP_PROXY") }
-# --- Modelo ya presente? (volumen persistente: no re-descargar) ------------
-$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 $ScriptDir 'qwen3-4b-q4.gguf'
+# --- Modelo: HF primero (CDN propio, rapido) y registry de Ollama como ultimo recurso ---
+$Gguf = Join-Path $ScriptDir 'llama3.2-3b-q4.gguf'
 $HfUrls = @(
-    'https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-4B-GGUF/resolve/main/Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf',
-    'https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-4B-GGUF/resolve/main/Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf'
+    'https://huggingface.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M.gguf',
+    'https://huggingface.co/unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M.gguf'
 )
-Info 'Descargando modelo de IA (qwen3:4b, ~2.5 GB)...'
 foreach ($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 $Gguf).Length -gt 2400000000) { break }
+    Info 'Descargando modelo de IA (llama3.2:3b, ~2 GB)...'
+    curl.exe -sL --retry 3 --max-time 1800 -o "$Gguf" $Url
+    if ($LASTEXITCODE -eq 0 -and (Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 1900000000) { break }
+    Warn "Mirror no accesible, probando el siguiente..."
    Remove-Item "$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 2400000000) {
+if ((Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 1900000000) {
    Info 'Importando modelo en Ollama...'
    docker cp "$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\\nSYSTEM /no_think\\n" > /tmp/mf && ollama create qwen3:4b -f /tmp/mf'
+    docker exec d0a1-openclaw-ollama sh -c 'echo FROM /root/.ollama/import.gguf > /tmp/mf && ollama create llama3.2:3b -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
@@ -176,12 +150,8 @@ if ((Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 2400000000) {
 } else {
    # Ultimo recurso: pull directo (1 intento, ya sin esperar 3 rondas)
    Warn 'HuggingFace no accesible. Probando el registry de Ollama (ultimo recurso)...'
-    docker exec @ProxyEnv d0a1-openclaw-ollama ollama pull qwen3:4b
-    if ($LASTEXITCODE -eq 0) {
-        $PullOk = $true
-        # Contexto ampliado (el default 4096 da 400 en Open WebUI con prompts largos)
-        docker exec d0a1-openclaw-ollama sh -c 'printf "FROM qwen3:4b\\nPARAMETER num_ctx 16384\\nSYSTEM /no_think\\n" > /tmp/mf && ollama create qwen3:4b -f /tmp/mf'
-    }
+    docker exec @ProxyEnv d0a1-openclaw-ollama ollama pull llama3.2:3b
+    if ($LASTEXITCODE -eq 0) { $PullOk = $true }
 }
 if (-not $PullOk) {
    Err 'No se pudo descargar el modelo (ni HuggingFace ni registry).'
@@ -192,11 +162,6 @@ 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 -----------------------------------------------------
@@ -92,12 +92,10 @@ 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
@@ -114,8 +112,8 @@ until docker exec d0a1-openclaw-ollama ollama ps &>/dev/null; do
        exit 1
    fi
 done
-echo -e "${YELLOW}        Descargando modelo (qwen3:4b, ~2.5 GB)...${NC}"
-docker exec d0a1-openclaw-ollama ollama pull qwen3:4b
+echo -e "${YELLOW}        Descargando modelo (llama3.2:3b, ~2 GB)...${NC}"
+docker exec d0a1-openclaw-ollama ollama pull llama3.2:3b
 echo -e "${GREEN}✓${NC} Ollama corriendo en http://localhost:${OLLAMA_PORT}"

 # ── 2. Instalar OpenClaw ─────────────────────
@@ -1,16 +0,0 @@
-# ============================================================
-#   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 ''
@@ -1,5 +0,0 @@
-#!/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)."
@@ -33,7 +33,7 @@ Solo pagas el servidor. La IA es tuya.

 ## Modelos

-El modelo por defecto es `qwen3:4b` (2 GB, corre en 4 GB RAM).
+El modelo por defecto es `llama3.2:3b` (2 GB, corre en 4 GB RAM).

 ```bash
 docker exec d0a1-ollama ollama pull qwen3:4b      # Mejor en español + razonamiento (4 GB RAM)
@@ -86,25 +86,6 @@ if ($TotalRamGb -lt 3.5) {
 }
 Ok "RAM: $TotalRamGb GB"

-# --- Tumbar deploy previo (antes de detectar puertos) ----------------------
-# 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
 $WebUiPort  = Find-FreePort 3000
@@ -135,20 +116,17 @@ if ($WebUiPort  -ne 3000)  { Warn "Puerto 3000 ocupado, usando $WebUiPort" }
 Write-Host ''

 # --- Deploy ----------------------------------------------------------------
+# Si hay un deploy previo del pack, tumbarlo primero (mantiene los volumenes:
+# el modelo ya descargado no se re-descarga) para que los nuevos puertos apliquen.
+cmd /c docker compose -f $ComposeFile down '>' NUL '2>&1'
 Warn 'Descargando contenedores (2-3 min la primera vez)...'
 $env:OLLAMA_PORT = "$OllamaPort"
 $env:WEBUI_PORT  = "$WebUiPort"
-$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
+docker compose -f $ComposeFile up -d
 if ($LASTEXITCODE -ne 0) { Err "docker compose up fallo (exit $LASTEXITCODE)."; exit 1 }

 # --- Pull model -------------------------------------------------------------
-Info 'Esperando a que Ollama arranque...'
+Warn 'Descargando modelo de IA (llama3.2:3b, ~2 GB)...'
 $MaxWait = 60; $Waited = 0
 while ($true) {
    # Descarte de stderr via cmd /c (ver nota de PS 5.1 / PS #4002 arriba)
@@ -164,30 +142,23 @@ 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=$env:HTTP_PROXY") }
-# --- Modelo ya presente? (volumen persistente: no re-descargar) ------------
-$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 $ScriptDir 'qwen3-4b-q4.gguf'
+# --- Modelo: HF primero (CDN propio, rapido) y registry de Ollama como ultimo recurso ---
+$Gguf = Join-Path $ScriptDir 'llama3.2-3b-q4.gguf'
 $HfUrls = @(
-    'https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-4B-GGUF/resolve/main/Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf',
-    'https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-4B-GGUF/resolve/main/Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf'
+    'https://huggingface.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M.gguf',
+    'https://huggingface.co/unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M.gguf'
 )
-Info 'Descargando modelo de IA (qwen3:4b, ~2.5 GB)...'
 foreach ($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 $Gguf).Length -gt 2400000000) { break }
+    Info 'Descargando modelo de IA (llama3.2:3b, ~2 GB)...'
+    curl.exe -sL --retry 3 --max-time 1800 -o "$Gguf" $Url
+    if ($LASTEXITCODE -eq 0 -and (Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 1900000000) { break }
+    Warn "Mirror no accesible, probando el siguiente..."
    Remove-Item "$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 2400000000) {
+if ((Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 1900000000) {
    Info 'Importando modelo en Ollama...'
    docker cp "$Gguf" d0a1-ollama:/root/.ollama/import.gguf
-    docker exec d0a1-ollama sh -c 'printf "FROM /root/.ollama/import.gguf\\nPARAMETER num_ctx 16384\\nSYSTEM /no_think\\n" > /tmp/mf && ollama create qwen3:4b -f /tmp/mf'
+    docker exec d0a1-ollama sh -c 'echo FROM /root/.ollama/import.gguf > /tmp/mf && ollama create llama3.2:3b -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
@@ -196,12 +167,8 @@ if ((Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 2400000000) {
 } else {
    # Ultimo recurso: pull directo (1 intento, ya sin esperar 3 rondas)
    Warn 'HuggingFace no accesible. Probando el registry de Ollama (ultimo recurso)...'
-    docker exec @ProxyEnv d0a1-ollama ollama pull qwen3:4b
-    if ($LASTEXITCODE -eq 0) {
-        $PullOk = $true
-        # Contexto ampliado (el default 4096 da 400 en Open WebUI con prompts largos)
-        docker exec d0a1-ollama sh -c 'printf "FROM qwen3:4b\\nPARAMETER num_ctx 16384\\nSYSTEM /no_think\\n" > /tmp/mf && ollama create qwen3:4b -f /tmp/mf'
-    }
+    docker exec @ProxyEnv d0a1-ollama ollama pull llama3.2:3b
+    if ($LASTEXITCODE -eq 0) { $PullOk = $true }
 }
 if (-not $PullOk) {
    Err 'No se pudo descargar el modelo (ni HuggingFace ni registry).'
@@ -212,11 +179,6 @@ 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 ''
@@ -229,7 +191,7 @@ if ($Mode -eq 'local') {
 }
 Write-Host ''
 Write-Host "  ${Bold}Modelos alternativos:${NC}"
-Write-Host '  docker exec d0a1-ollama ollama pull llama3.2:3b   # Mas ligero (2 GB RAM)'
+Write-Host '  docker exec d0a1-ollama ollama pull qwen3:4b      # Mejor en espanol + razonamiento (4 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"
@@ -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 "${YELLOW}Descargando modelo de IA (qwen3:4b, ~2.5 GB)...${NC}"
+echo -e "${YELLOW}Descargando modelo de IA (llama3.2:3b, ~2 GB)...${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 qwen3:4b
+docker exec d0a1-ollama ollama pull llama3.2:3b

 # ── Done ────────────────────────────────────
 echo ""
@@ -129,7 +129,7 @@ else
 fi
 echo ""
 echo -e "  ${BOLD}Modelos alternativos:${NC}"
-echo "  docker exec d0a1-ollama ollama pull llama3.2:3b   # Más ligero (2 GB RAM)"
+echo "  docker exec d0a1-ollama ollama pull qwen3:4b      # Mejor en español + razonamiento (4 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"
@@ -6,7 +6,7 @@
 #
 # Requisitos: Docker + 4 GB RAM mínimo
 # Incluye: Ollama (IA local) + Open WebUI (interfaz web)
-# Modelo por defecto: qwen3:4b (~2.5 GB, corre en 4 GB RAM)
+# Modelo por defecto: llama3.2:3b (~2 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: "-1"
+      OLLAMA_KEEP_ALIVE: "5m"
      OLLAMA_NUM_PARALLEL: "1"
    healthcheck:
      test: ["CMD", "ollama", "ps"]
@@ -26,11 +26,6 @@ services:
      timeout: 5s
      retries: 10
      start_period: 30s
-    deploy:
-      resources:
-        limits:
-          memory: 6G
-          cpus: "${OLLAMA_CPUS:-6.0}"

  openwebui:
    container_name: d0a1-openwebui
@@ -48,8 +43,6 @@ 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
@@ -1,24 +0,0 @@
-# ============================================================
-#   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 ($LASTEXITCODE -ne 0) { Err 'Fallo el compose down (docker no arrancado?)' }
-
-Write-Host ''
-Info 'Eliminado TODO:'
-Write-Host '  - Contenedores y red'
-Write-Host '  - Volumenes (incluido el modelo IA)'
-Write-Host ''
@@ -1,9 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env bash
-# d0a1 pack - Open WebUI (Linux) - DESINSTALAR
-set -e
-cd "$(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)."
@@ -1,10 +1,10 @@
 # WordPress + IA — WP con IA local

-Tu WordPress con IA local conectada. Titulares, extractos y moderación de comentarios con IA, dentro del propio editor.
+Tu WordPress con IA local conectada. Genera borradores, modera comentarios y chatea con tu sitio.

 ## Qué es

-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.
+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.

 ## Prueba local (gratis, 1 comando)

@@ -13,8 +13,9 @@ WordPress corriendo en tu servidor con Ollama (IA local) conectado de serie: los
 ```

 - WordPress: http://localhost:8080
+- IA (chat): http://localhost:3000

-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.
+Sigue el asistente de instalación de WordPress (2 minutos), luego instala el plugin AI Agent Bridge desde el panel.

 ## Despliega en VPS

@@ -32,14 +33,13 @@ Solo pagas el servidor. WordPress y la IA son tuyos.

 - Docker instalado
 - 6 GB RAM mínimo
- GPU NVIDIA recomendada (detección automática)

 ## Qué incluye

- WordPress 7.1 + PHP 8.4
+- WordPress 7.0 + PHP 8.4
 - MariaDB 11.8
- Ollama (IA local, modelo qwen3:4b por defecto)
- Plugins IA preconfigurados: AI (funciones en el editor) + AI Provider for Ollama
+- Ollama (IA local, modelo llama3.2:3b por defecto)
+- Open WebUI (interfaz de chat)

 ## Comandos

@@ -47,5 +47,4 @@ 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)
 ```
@@ -119,31 +119,16 @@ 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 = $null   # Ollama ya no publica puerto: solo lo usa WP por la red interna
+$OllamaPort = Find-FreePort 11434
 $WpPort     = Find-FreePort 8080
+$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}${NC}"
 } else {
    Warn 'Modo: VPS (accesible desde fuera)'
    # IP real de LAN: la de la interfaz con la ruta por defecto (evita
@@ -155,30 +140,29 @@ if ($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 $WpPort" }
+if ($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"
-$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', $OverrideFile)
-}
-docker compose @ComposeArgs up -d
+$env:WEBUI_PORT  = "$WebUiPort"
+docker compose -f $ComposeFile up -d
 if ($LASTEXITCODE -ne 0) { Err "docker compose up fallo (exit $LASTEXITCODE)."; exit 1 }

 # --- Pull model -------------------------------------------------------------
-Info 'Esperando a que Ollama arranque...'
+Warn 'Descargando modelo de IA (llama3.2:3b, ~2 GB)...'
 $MaxWait = 60; $Waited = 0
 while ($true) {
    # Descarte de stderr via cmd /c (ver nota de PS 5.1 / PS #4002 arriba)
@@ -194,30 +178,23 @@ 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=$env:HTTP_PROXY") }
-# --- Modelo ya presente? (volumen persistente: no re-descargar) ------------
-$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 $ScriptDir 'qwen3-4b-q4.gguf'
+# --- Modelo: HF primero (CDN propio, rapido) y registry de Ollama como ultimo recurso ---
+$Gguf = Join-Path $ScriptDir 'llama3.2-3b-q4.gguf'
 $HfUrls = @(
-    'https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-4B-GGUF/resolve/main/Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf',
-    'https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-4B-GGUF/resolve/main/Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf'
+    'https://huggingface.co/bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M.gguf',
+    'https://huggingface.co/unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF/resolve/main/Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M.gguf'
 )
-Info 'Descargando modelo de IA (qwen3:4b, ~2.5 GB)...'
 foreach ($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 $Gguf).Length -gt 2400000000) { break }
+    Info 'Descargando modelo de IA (llama3.2:3b, ~2 GB)...'
+    curl.exe -sL --retry 3 --max-time 1800 -o "$Gguf" $Url
+    if ($LASTEXITCODE -eq 0 -and (Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 1900000000) { break }
+    Warn "Mirror no accesible, probando el siguiente..."
    Remove-Item "$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 2400000000) {
+if ((Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 1900000000) {
    Info 'Importando modelo en Ollama...'
    docker cp "$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\\nSYSTEM /no_think\\n" > /tmp/mf && ollama create qwen3:4b -f /tmp/mf'
+    docker exec d0a1-wp-ollama sh -c 'echo FROM /root/.ollama/import.gguf > /tmp/mf && ollama create llama3.2:3b -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
@@ -226,12 +203,8 @@ if ((Test-Path $Gguf) -and (Get-Item $Gguf).Length -gt 2400000000) {
 } else {
    # Ultimo recurso: pull directo (1 intento, ya sin esperar 3 rondas)
    Warn 'HuggingFace no accesible. Probando el registry de Ollama (ultimo recurso)...'
-    docker exec @ProxyEnv d0a1-wp-ollama ollama pull qwen3:4b
-    if ($LASTEXITCODE -eq 0) {
-        $PullOk = $true
-        # Contexto ampliado (el default 4096 da 400 en Open WebUI con prompts largos)
-        docker exec d0a1-wp-ollama sh -c 'printf "FROM qwen3:4b\\nPARAMETER num_ctx 16384\\nSYSTEM /no_think\\n" > /tmp/mf && ollama create qwen3:4b -f /tmp/mf'
-    }
+    docker exec @ProxyEnv d0a1-wp-ollama ollama pull llama3.2:3b
+    if ($LASTEXITCODE -eq 0) { $PullOk = $true }
 }
 if (-not $PullOk) {
    Err 'No se pudo descargar el modelo (ni HuggingFace ni registry).'
@@ -242,97 +215,23 @@ 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.'
-    }
-    # Estilo editorial: copiar al wp-content (editable: editorial-style.php del pack)
-    # e instalar el mu-plugin que lo inyecta en las instrucciones de la IA.
-    $StyleRc = 1
-    cmd /c "docker exec d0a1-wp mkdir -p /var/www/html/wp-content/mu-plugins >NUL 2>&1"
-    if ($LASTEXITCODE -eq 0) {
-        docker cp (Join-Path $ScriptDir 'editorial-style.php') d0a1-wp:/var/www/html/wp-content/editorial-style.php 2>$null
-        if ($LASTEXITCODE -eq 0) {
-            docker cp (Join-Path $ScriptDir 'mu-plugin-d0a1-editorial.php') d0a1-wp:/var/www/html/wp-content/mu-plugins/d0a1-editorial.php 2>$null
-            $StyleRc = $LASTEXITCODE
-        }
-    }
-    if ($StyleRc -eq 0) {
-        Ok 'Estilo editorial activo (edita editorial-style.php y re-ejecuta para cambiarlo)'
-    }
-} 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 "  ${Bold}IA integrada en el editor:${NC} titulos sugeridos, extractos, alt text"
-Write-Host '  y moderacion de comentarios con tu modelo local (qwen3:4b).'
-Write-Host "  Configuracion en ${Bold}Ajustes - Connectors${NC} dentro de WordPress."
+Write-Host "  ${Bold}Configurar WordPress:${NC}"
+Write-Host '  1. Abre la URL de WordPress en tu navegador'
+Write-Host '  2. Sigue el asistente de instalacion (2 minutos)'
+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}"
@@ -84,16 +84,20 @@ 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"
@@ -104,9 +108,15 @@ 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 ──────────────────────────────────
@@ -114,7 +124,7 @@ echo -e "${YELLOW}Descargando contenedores (3-5 min la primera vez)...${NC}"
 docker compose -f "$COMPOSE_FILE" up -d

 # ── Pull model ───────────────────────────────
-echo -e "${YELLOW}Descargando modelo de IA (qwen3:4b, ~2.5 GB)...${NC}"
+echo -e "${YELLOW}Descargando modelo de IA (llama3.2:3b, ~2 GB)...${NC}"
 MAX_WAIT=60
 WAITED=0
 until docker exec d0a1-wp-ollama ollama ps &>/dev/null; do
@@ -125,75 +135,24 @@ until docker exec d0a1-wp-ollama ollama ps &>/dev/null; do
        exit 1
    fi
 done
-docker exec d0a1-wp-ollama ollama pull qwen3:4b
+docker exec d0a1-wp-ollama ollama pull llama3.2:3b

 # ── 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}"
-    # Estilo editorial: copiar al wp-content (editable: editorial-style.php del pack)
-    # e instalar el mu-plugin que lo inyecta en las instrucciones de la IA.
-    if docker cp "$SCRIPT_DIR/editorial-style.php" d0a1-wp:/var/www/html/wp-content/editorial-style.php >/dev/null 2>&1 \
-        && docker exec d0a1-wp mkdir -p /var/www/html/wp-content/mu-plugins \
-        && docker cp "$SCRIPT_DIR/mu-plugin-d0a1-editorial.php" \
-        d0a1-wp:/var/www/html/wp-content/mu-plugins/d0a1-editorial.php >/dev/null 2>&1; then
-        echo -e "${GREEN}✓${NC} Estilo editorial activo (edita editorial-style.php y re-ejecuta para cambiarlo)"
-    fi
-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 "  ${BOLD}IA integrada en el editor:${NC} títulos sugeridos, extractos, alt text"
-echo -e "  y moderación de comentarios con tu modelo local (qwen3:4b)."
-echo -e "  Configuración en ${BOLD}Ajustes → Connectors${NC} dentro de WordPress."
+echo -e "  ${BOLD}Configurar WordPress:${NC}"
+echo "  1. Abre la URL de WordPress en tu navegador"
+echo "  2. Sigue el asistente de instalación (2 minutos)"
+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}"
@@ -5,7 +5,7 @@
 # VPS:    ./deploy.sh vps      → http://TU_IP:8080
 #
 # Requisitos: Docker + 6 GB RAM mínimo
-# Incluye: WordPress + MariaDB + Ollama (IA local) + plugins IA (AI + AI Provider for Ollama)
+# Incluye: WordPress + MariaDB + Ollama + Open WebUI
 services:
  db:
    container_name: d0a1-wp-db
@@ -46,25 +46,40 @@ services:
    container_name: d0a1-wp-ollama
    image: ollama/ollama:0.33.3
    restart: unless-stopped
-    # Sin publicar puerto: solo lo usa WordPress (red interna del compose).
-    expose:
-      - "11434"
+    ports:
+      - "127.0.0.1:${OLLAMA_PORT:-11434}:11434"
    volumes:
      - ollama_data:/root/.ollama
    environment:
      OLLAMA_HOST: "0.0.0.0"
-      OLLAMA_KEEP_ALIVE: "-1"
+      OLLAMA_KEEP_ALIVE: "5m"
    healthcheck:
      test: ["CMD", "ollama", "ps"]
      interval: 15s
      timeout: 5s
      retries: 10
      start_period: 30s
+
+  openwebui:
+    container_name: d0a1-wp-openwebui
+    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:0.11.3
+    restart: unless-stopped
+    ports:
+      - "${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: 6G
-          cpus: "${OLLAMA_CPUS:-6.0}"
+          memory: 2G

 volumes:
  wp_db:
@@ -73,3 +88,5 @@ volumes:
    driver: local
  ollama_data:
    driver: local
+  openwebui_data:
+    driver: local
@@ -1,20 +0,0 @@
-<?php
-/**
- * Estilo editorial de d0a1 para la IA local (WordPress "AI" plugin).
- * EDITA AQUI y re-ejecuta deploy para aplicarlo. La IA redacta segun esto.
- */
-return array(
-	'estilo'    => 'Directo, claro y cercano. Sin humo. Espanol de Espana (tu, no usted). Frases cortas.',
-	'reglas'    => array(
-		'Spanish (Spain) siempre, salvo que el contenido fuente este en otro idioma.',
-		'Nada de relleno: cada frase aporta un dato, un beneficio o un paso.',
-		'Precios en euros (EUR).',
-		'Voz activa. Verbo al principio cuando sea natural.',
-	),
-	'prohibido' => array(
-		'Emojis, hashtags ni llamadas a la accion genericas.',
-		'Superlativos vacios ("increible", "revolucionario").',
-		'Markdown ni comillas envolviendo el resultado.',
-	),
-	'titulares_max_chars' => 60,
-);
@@ -1,43 +0,0 @@
-<?php
-/**
- * Plugin Name: d0a1 — Instrucciones editoriales IA (mu-plugin)
- * Description: Inyecta el estilo editorial (editorial-style.php del pack) en las instrucciones de sistema del plugin "AI".
- */
-if ( ! defined( 'ABSPATH' ) ) { exit; }
-
-function d0a1_editorial_style() {
-	$file = WP_CONTENT_DIR . '/editorial-style.php';
-	if ( ! file_exists( $file ) ) { return null; }
-	$s = include $file;
-	return is_array( $s ) ? $s : null;
-}
-
-function d0a1_editorial_block() {
-	$s = d0a1_editorial_style();
-	if ( ! $s ) { return ''; }
-	$out = "\n\nESTILO EDITORIAL DEL SITIO (prioridad sobre instrucciones anteriores):\n";
-	if ( ! empty( $s['estilo'] ) ) { $out .= 'Tono: ' . $s['estilo'] . "\n"; }
-	if ( ! empty( $s['reglas'] ) ) {
-		$out .= "Normas:\n";
-		foreach ( $s['reglas'] as $r ) { $out .= '- ' . $r . "\n"; }
-	}
-	if ( ! empty( $s['prohibido'] ) ) {
-		$out .= "Prohibido:\n";
-		foreach ( $s['prohibido'] as $p ) { $out .= '- ' . $p . "\n"; }
-	}
-	return $out;
-}
-
-// Global: todas las funciones IA del plugin (titulos, extractos, alt text, moderacion...).
-add_filter( 'wpai_system_instruction', function ( $instruction ) {
-	return $instruction . d0a1_editorial_block();
-}, 10, 1 );
-
-// Afinar titulares: max chars configurable en editorial-style.php.
-add_filter( 'wpai_title_generation_system_instruction', function ( $instruction ) {
-	$s = d0a1_editorial_style();
-	if ( $s && ! empty( $s['titulares_max_chars'] ) && $s['titulares_max_chars'] !== 80 ) {
-		$instruction = preg_replace( '/Be no more than \d+ characters/', 'Be no more than ' . (int) $s['titulares_max_chars'] . ' characters', $instruction );
-	}
-	return $instruction;
-}, 10, 1 );
@@ -1,28 +0,0 @@
-# ============================================================
-#   d0a1 pack - WordPress + IA (Windows) - DESINSTALAR
-#   Elimina contenedores, red y volumenes (datos + modelo).
-# ============================================================
-
-$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 ($LASTEXITCODE -ne 0) { Err 'Fallo el compose down (docker no arrancado?)' }
-
-Write-Host ''
-Info 'Eliminado TODO:'
-Write-Host '  - Contenedores y red'
-Write-Host '  - Volumenes (incluido el modelo IA)'
-Write-Host ''
@@ -1,12 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env bash
-# d0a1 pack - WordPress + IA (Linux) - DESINSTALAR
-set -e
-cd "$(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)."