d0a1 quickstart — IA agéntica local, sin coste, sin VPS

Prueba IA local en tu ordenador. Gratis. Sin cuenta. Sin API key. En 3 minutos.

Qué es esto

Un comando y tendrás un asistente de IA corriendo en tu propia máquina. Sin enviar datos a terceros. Sin pagar por tokens. Sin crear cuentas. Usa modelos de lenguaje de código abierto (Ollama) con una interfaz web moderna (Open WebUI).

Este repo forma parte del ecosistema d0a1.es: un conjunto de servicios self-hosted que demuestran que la IA útil no requiere ceder tus datos a terceros. El quickstart es la puerta de entrada: el resto de servicios (Gitea, mail, aplicaciones internas) están disponibles bajo el mismo paraguas en d0a1.es.

Requisitos

Requisito	Mínimo	Recomendado
RAM	8 GB	16 GB
Disco	5 GB libres	20 GB
Sistema	Linux, macOS, Windows (WSL2)	Linux
Software	Docker + Docker Compose v2	Docker + Docker Compose v2

Importante: con 8 GB de RAM, usa modelos de hasta 7B cuantizados (Q4). Los modelos de 8B funcionan en CPU pero pueden ralentizar el sistema bajo carga.

Instalación

Opción rápida (recomendada)

git clone https://git.d0a1.es/d0a1/quickstart.git
cd quickstart
cp .env.example .env
./deploy.sh

Opción manual

git clone https://git.d0a1.es/d0a1/quickstart.git
cd quickstart
cp .env.example .env
docker compose up -d
# Esperar ~30s a que Ollama arranque
docker exec d0a1-ollama ollama pull llama3.2:3b

Abre tu navegador en http://localhost:3000

Qué incluye

• Ollama — Motor de IA local. Los modelos corren en tu máquina, no en la nube.
• Open WebUI — Interfaz web tipo ChatGPT, pero local y privada.
• llama3.2:3b — Modelo inicial ligero (~2 GB). Buen punto de partida.

Configuración

Toda la configuración se gestiona vía el archivo .env (copia .env.example):

Variable	Por defecto	Descripción
WEBUI_PORT	3000	Puerto de Open WebUI
OLLAMA_PORT	11434	Puerto de Ollama
WEBUI_AUTH	true	Si false, desactiva el login. Recomendado solo para uso personal en local — no exponer a internet sin autenticación.
DEFAULT_MODEL	llama3.2:3b	Modelo que Open WebUI sugiere al registrarse
OLLAMA_KEEP_ALIVE	5m	Tiempo que Ollama mantiene un modelo en memoria tras usarlo
WEBUI_SECRET_KEY	(generar)	Clave de sesión de Open WebUI. Cámbiala en producción. Genera una con: openssl rand -hex 32

Añadir modelos

Cuanta más RAM tengas, mejores modelos puedes usar:

# Mejor en español (8 GB RAM)
docker exec d0a1-ollama ollama pull qwen2.5:7b

# Más inteligente (8 GB RAM)
docker exec d0a1-ollama ollama pull llama3.1:8b

# Para programar (8 GB RAM)
docker exec d0a1-ollama ollama pull codellama:7b

# Listar modelos instalados
docker exec d0a1-ollama ollama list

Los tiempos de respuesta de los modelos grandes son sensiblemente mejores con GPU. En CPU funcionan, pero pueden tardar varios segundos por respuesta.

Comandos

docker compose logs -f     # Ver logs en tiempo real
docker compose down         # Parar todo (los datos se conservan)
docker compose down -v      # Borrar todo, incluidos los datos
docker exec d0a1-ollama ollama pull MODELO   # Descargar otro modelo

¿Y después?

Esto es solo el principio. El stack completo d0a1 incluye servicios auto-hospedados en d0a1.es:

• git.d0a1.es — Gitea, repositorios Git con Pull Requests y code review
• mail.d0a1.es — Webmail SnappyMail
• app.d0a1.es — Aplicaciones internas
• Hermes Agent — Agente autónomo con memoria, skills y 14+ plataformas

Todos los servicios son open source, usan solo HTTPS 443 y se pueden ejecutar en una sola máquina.

Preguntas frecuentes

¿Es realmente gratis?

Sí. Los modelos de Ollama son de código abierto. No pagas por tokens. Solo consumes la electricidad de tu ordenador.

¿Mis datos salen de mi máquina?

No. Ollama corre localmente. Los datos no se envían a ningún servidor. Open WebUI también es local. Tu historial de chat se queda en tu disco.

¿Necesito una GPU?

No. Los modelos funcionan en CPU. Una GPU hace que vaya más rápido, pero no es necesaria. Con 8 GB de RAM ya puedes usar llama3.2:3b.

¿Puedo usar esto para trabajar?

Claro. Los modelos de 7-14B son útiles para redacción, traducción, resumen, código, SEO y mucho más. Cuanta más RAM, mejor calidad.

Troubleshooting

set: usage: o $'\r': command not found al ejecutar deploy.sh (WSL / Git Bash)

El archivo llegó con saltos de línea de Windows (CRLF). El repositorio incluye .gitattributes para que esto no pase al clonarlo, pero si ya lo tienes descargado con CRLF, normalo a Unix:

sed -i 's/\r$//' deploy.sh && ./deploy.sh

Esto ocurre sobre todo cuando se descarga el archivo desde un navegador en Windows o se edita con el bloc de notas. Con git clone desde cualquier sistema queda en LF automáticamente.

El modelo no carga / model requires more system memory

Has intentado descargar un modelo demasiado grande para tu RAM. Elimínalo y prueba con uno más pequeño:

docker exec d0a1-ollama ollama rm llama3.1:8b
docker exec d0a1-ollama ollama pull llama3.2:3b

Open WebUI no arranca / address already in use

Tienes otro servicio en el puerto 3000 (o el que configuraste en .env). Cámbialo en .env:

WEBUI_PORT=8080

Y reinicia: docker compose down && docker compose up -d.

Licencia

MIT. Usa, modifica y comparte libremente.

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d0a1.es — Humano decides, agente ejecuta.