Agentes IA en local o VPS: ¿dónde instalarlos?

Agentes IA en local o VPS son dos alternativas que debemos conocer para instalar y ejecutar aplicaciones de inteligencia artificial. En esta guía compararemos sus requisitos técnicos, rendimiento, costes, privacidad y mantenimiento para comprender dónde podemos instalar nuestros agentes de inteligencia artificial.

La primera consiste en instalar las aplicaciones en nuestro ordenador, utilizando sus recursos de procesamiento, memoria y almacenamiento.

La segunda permite alojarlas en un servidor privado virtual o VPS, que normalmente contratamos a un proveedor de alojamiento y administramos a través de Internet.

Ambas alternativas tienen ventajas, limitaciones y requisitos técnicos diferentes.

Elegir una u otra dependerá de las tareas que queramos realizar, los recursos disponibles, la privacidad de los datos y la necesidad de mantener nuestros agentes funcionando de manera continua.

En esta guía aprenderemos cómo funcionan estas dos opciones, qué necesitamos para utilizarlas y cuáles son los aspectos que debemos considerar antes de instalar nuestros agentes de inteligencia artificial.

1. Qué significa ejecutar un agente IA en local

Ejecutar un agente de inteligencia artificial en local significa instalar y utilizar su aplicación en un ordenador o equipo que administramos directamente.

Por ejemplo, podemos descargar un proyecto desde GitHub, instalar sus dependencias y ejecutarlo en nuestro ordenador personal.

Este agente puede realizar diferentes tareas, como consultar documentos, procesar información o conectarse con herramientas externas.

Sin embargo, debemos distinguir entre ejecutar un agente en local y utilizar un modelo de lenguaje local.

Un agente instalado en nuestro ordenador puede conectarse a modelos comerciales mediante APIs.

En este caso, la aplicación se ejecuta localmente, pero parte del procesamiento se realiza en los servidores del proveedor del modelo.

También podemos configurar determinados agentes para utilizar modelos que se ejecutan en nuestro propio equipo.

Esta segunda posibilidad puede proporcionar un mayor control sobre el procesamiento de los datos, aunque necesita recursos informáticos suficientes.

Por tanto, instalar un agente en local no significa necesariamente que todo el sistema funcione sin conexión a Internet.

2. Qué es un VPS y para qué sirve

Un VPS, o servidor privado virtual, es un entorno de servidor virtualizado que dispone de recursos informáticos asignados dentro de una infraestructura física.

Normalmente, estos servidores se contratan a empresas especializadas en alojamiento y se administran de forma remota.

Un VPS puede disponer de su propio sistema operativo, memoria RAM, almacenamiento y recursos de procesamiento.

Dependiendo del servicio contratado, podremos instalar aplicaciones, configurar conexiones y administrar diferentes procesos.

En el ámbito de los agentes de inteligencia artificial, podemos utilizar un VPS para alojar aplicaciones que necesitan funcionar durante periodos prolongados.

Por ejemplo, podemos instalar un agente que reciba solicitudes mediante una API y procese información utilizando un modelo de lenguaje externo.

También podemos alojar herramientas de automatización, bases de datos y determinados servicios que necesiten comunicarse con nuestros agentes.

Sin embargo, contratar un VPS no significa disponer automáticamente de la capacidad necesaria para ejecutar modelos de inteligencia artificial de gran tamaño.

Muchos servidores económicos no incluyen tarjetas gráficas especializadas y pueden resultar insuficientes para determinadas tareas.

Por eso debemos diferenciar entre alojar la aplicación del agente y ejecutar el propio modelo de lenguaje.

3. Diferencias entre el agente IA y el modelo de lenguaje

Antes de comparar las instalaciones locales con los servidores VPS, debemos comprender que un agente de inteligencia artificial y un modelo de lenguaje no son exactamente lo mismo.

Un modelo de lenguaje es un sistema de inteligencia artificial capaz de procesar y generar texto, entre otras funciones que dependen de sus características.

Un agente utiliza uno o varios modelos y puede incorporar instrucciones, herramientas, mecanismos de memoria y diferentes procesos para realizar tareas.

Por ejemplo, podemos instalar en nuestro ordenador una aplicación que utilice un modelo comercial mediante una API.

También podemos alojar esa misma aplicación en un VPS sin necesidad de instalar el modelo de lenguaje en el servidor.

En ambos casos, el agente se ejecuta en nuestra infraestructura, pero el procesamiento del modelo puede realizarse externamente.

Por otra parte, podemos utilizar herramientas que permiten ejecutar determinados modelos directamente en nuestro ordenador.

Esta alternativa puede requerir más memoria RAM, capacidad de procesamiento y, en algunos casos, una tarjeta gráfica adecuada.

Comprender esta diferencia es fundamental para calcular correctamente los requisitos y los costes de instalación.

4. Qué ventajas puede ofrecer una instalación local

Instalar un agente IA en nuestro ordenador puede resultar interesante cuando estamos aprendiendo o queremos experimentar con diferentes proyectos.

Una de sus ventajas es que podemos comenzar utilizando un equipo del que ya disponemos.

También tenemos acceso directo a sus archivos, configuraciones y herramientas de desarrollo.

Esta opción permite realizar pruebas, modificar aplicaciones y conocer mejor su funcionamiento.

Cuando utilizamos modelos y herramientas que funcionan completamente en local, también podemos reducir la dependencia de determinados servicios externos.

Sin embargo, debemos recordar que la privacidad depende de la configuración completa del sistema y no únicamente del lugar donde instalamos el agente.

Otra limitación es que nuestros agentes pueden dejar de funcionar cuando apagamos el ordenador o interrumpimos su conexión a Internet.

Además, ejecutar modelos locales puede necesitar recursos informáticos superiores a los de un ordenador convencional.

5. Qué ventajas puede ofrecer un servidor VPS

Un VPS puede resultar útil cuando necesitamos que nuestros agentes de inteligencia artificial estén disponibles sin depender de nuestro ordenador personal.

Por ejemplo, podemos alojar un agente que atienda solicitudes desde una aplicación o que participe en un sistema de automatización.

También podemos configurar servicios que se comuniquen con otras aplicaciones mediante APIs.

Otra posibilidad consiste en utilizar el servidor como entorno de pruebas separado de nuestro equipo habitual.

Sin embargo, debemos tener en cuenta que administrar un VPS implica determinadas responsabilidades.

Es necesario configurar adecuadamente los accesos, instalar actualizaciones y establecer medidas de seguridad.

También debemos controlar el consumo de recursos y los gastos asociados al alojamiento.

Un VPS puede funcionar de manera continua siempre que el proveedor, la configuración y los recursos contratados lo permitan, pero esto no garantiza una disponibilidad absoluta.

6. Qué debemos considerar antes de elegir una opción

Antes de instalar un agente IA, debemos definir qué queremos conseguir.

No necesitamos la misma infraestructura para estudiar un proyecto de GitHub que para mantener un agente conectado a una aplicación utilizada por otras personas.

Entre los aspectos que conviene valorar encontramos los siguientes:

• El objetivo del agente y las tareas que realizará.
• Los recursos de nuestro ordenador.
• La necesidad de mantener la aplicación funcionando continuamente.
• La utilización de modelos locales o servicios externos.
• Los requisitos de privacidad y protección de datos.
• El presupuesto disponible.
• Nuestros conocimientos de administración y seguridad.

También debemos comprobar si el proyecto que queremos instalar ofrece instrucciones específicas para nuestro sistema operativo o para servidores.

No existe una única configuración adecuada para todos los agentes de inteligencia artificial.

Lo importante es comprender sus requisitos y seleccionar una infraestructura que responda a nuestras necesidades.

7. Cómo abordaremos la instalación de nuestros agentes IA

A lo largo de esta guía estudiaremos las dos alternativas principales.

Primero conoceremos cómo preparar un ordenador local para instalar proyectos de agentes de inteligencia artificial.

Después explicaremos qué necesitamos para alojar estas aplicaciones en un VPS y qué responsabilidades implica administrar un servidor.

También compararemos sus costes, recursos, posibilidades de mantenimiento y consideraciones de seguridad.

Finalmente, presentaremos diferentes situaciones prácticas que nos ayudarán a identificar qué infraestructura puede adaptarse a cada tipo de proyecto.

Nuestro objetivo será comprender las diferencias entre ambas alternativas antes de realizar una instalación.

En el siguiente apartado aprenderemos a preparar un ordenador local, revisar sus requisitos y conocer las herramientas que podemos utilizar para comenzar a experimentar con agentes IA.

Instalar agentes IA en un ordenador local

Antes de decidir entre instalar agentes IA en local o VPS, conviene conocer las posibilidades que ofrece nuestro propio ordenador.

La instalación local es una alternativa interesante para aprender, experimentar con proyectos de código abierto y desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial sin contratar inicialmente un servidor.

Sin embargo, los requisitos dependen del tipo de agente, del modelo de lenguaje que utilicemos y de las herramientas que necesitemos conectar.

No es lo mismo ejecutar un agente que utiliza una API externa que instalar un modelo de lenguaje directamente en nuestro equipo.

En este apartado aprenderemos a revisar las características de nuestro ordenador, preparar el entorno de trabajo y realizar una primera instalación local.

1. Qué ordenador necesitamos para ejecutar agentes IA

Los requisitos técnicos dependen de la arquitectura del agente y de las tareas que queremos realizar.

Un agente que utiliza un modelo de lenguaje mediante una API puede funcionar en un ordenador convencional, siempre que disponga de los recursos necesarios para ejecutar su aplicación y sus herramientas.

En cambio, si queremos ejecutar también el modelo de lenguaje en nuestro equipo, tendremos que prestar especial atención a la memoria y a la capacidad de procesamiento.

Los componentes principales que debemos revisar son los siguientes:

>> Procesador (CPU)

Se encarga de ejecutar las instrucciones de los programas y realizar diferentes operaciones.

Su rendimiento influye en la velocidad de determinadas tareas y en la capacidad del ordenador para ejecutar varios procesos.

>> Memoria RAM

Permite mantener en funcionamiento las aplicaciones y almacenar temporalmente los datos que necesitan.

Cuando ejecutamos modelos de lenguaje locales, la memoria disponible puede convertirse en uno de los factores más importantes.

>> Tarjeta gráfica (GPU)

Determinados modelos pueden aprovechar una GPU compatible para acelerar sus operaciones.

Sin embargo, no todos los agentes necesitan una tarjeta gráfica dedicada.

Si utilizamos un modelo mediante una API, el procesamiento principal del modelo se realiza en la infraestructura del proveedor.

>> Almacenamiento

Necesitamos espacio para instalar las aplicaciones, descargar sus dependencias y guardar los archivos del proyecto.

Los modelos locales también pueden ocupar varios gigabytes, dependiendo de su tamaño y formato.

Por tanto, antes de adquirir nuevo hardware, conviene comprobar los requisitos específicos de los proyectos que queremos utilizar.

2. Diferencias entre utilizar una API y ejecutar un modelo local

Una de las decisiones más importantes consiste en determinar dónde se ejecutará el modelo de lenguaje.

Podemos instalar un agente en nuestro ordenador y conectarlo con un modelo externo mediante una API.

Por ejemplo, una aplicación local puede enviar solicitudes a un servicio de modelos de lenguaje y recibir las respuestas necesarias para realizar sus tareas.

Esta configuración reduce los recursos informáticos que necesitamos para ejecutar el modelo, aunque requiere conexión con el proveedor y puede generar costes.

Otra posibilidad consiste en ejecutar un modelo de lenguaje directamente en nuestro ordenador.

Para ello, podemos utilizar herramientas especializadas que permiten descargar y ejecutar modelos compatibles.

Esta alternativa puede reducir la dependencia de determinados servicios externos, pero necesita recursos suficientes.

También debemos comprobar las condiciones de utilización del modelo que queremos instalar.

Es importante recordar que un modelo disponible para descargar no tiene necesariamente una licencia Open Source.

Además, un agente local puede seguir utilizando Internet si incorpora búsquedas web, APIs u otras herramientas externas.

Por tanto, debemos evaluar el funcionamiento completo de la aplicación antes de considerar que todos sus datos permanecen en nuestro equipo.

3. Qué sistemas operativos podemos utilizar

Podemos desarrollar y ejecutar numerosos proyectos de agentes de inteligencia artificial en Windows, Linux y macOS.

Sin embargo, no todos los repositorios ofrecen compatibilidad con los tres sistemas.

Algunos proyectos están preparados para funcionar directamente en Windows, mientras que otros proporcionan instrucciones específicas para Linux.

También existen aplicaciones que utilizan contenedores y permiten simplificar determinadas tareas de instalación.

Antes de comenzar, debemos consultar la documentación del proyecto para comprobar qué sistemas operativos admite.

Otro aspecto importante consiste en revisar las versiones compatibles de los lenguajes de programación y las bibliotecas necesarias.

Por ejemplo, un agente desarrollado con Python puede necesitar una versión concreta del lenguaje.

Si utilizamos Windows, algunos proyectos también pueden requerir herramientas adicionales o un entorno Linux mediante WSL.

No debemos instalar estos componentes automáticamente: primero comprobaremos si realmente son necesarios.

4. Herramientas básicas para preparar nuestro entorno local

Para comenzar a experimentar con agentes IA, conviene conocer algunas herramientas habituales.

>> Python

Python es un lenguaje de programación utilizado en numerosos proyectos de inteligencia artificial.

Podemos utilizarlo para desarrollar agentes, conectar APIs y trabajar con diferentes bibliotecas.

>> Git

Git permite descargar repositorios y gestionar las versiones de nuestros proyectos.

Resulta especialmente útil cuando queremos estudiar aplicaciones publicadas en GitHub.

>> Visual Studio Code

Visual Studio Code es un editor de código que podemos utilizar para consultar archivos, modificar proyectos y trabajar con diferentes lenguajes de programación.

>> Docker

Docker permite ejecutar aplicaciones mediante contenedores.

Algunos proyectos lo utilizan para facilitar su instalación y organizar determinados servicios.

>> Ollama

Ollama es una herramienta que permite descargar y ejecutar diferentes modelos de lenguaje compatibles en nuestro propio ordenador.

Puede resultar interesante cuando queremos experimentar con modelos locales.

No necesitamos instalar todas estas herramientas desde el principio.

La elección dependerá del repositorio que queramos utilizar y de si necesitamos ejecutar un modelo local o conectarnos mediante una API.

5. Cómo preparar una carpeta y un entorno de trabajo

Antes de descargar nuestro primer proyecto, es recomendable organizar los archivos en una carpeta específica.

Por ejemplo, podemos crear una carpeta denominada agentes-ia dentro de nuestro directorio de proyectos.

De esta manera, evitaremos mezclar los archivos de las pruebas con nuestros documentos personales.

Después, podemos descargar un repositorio desde GitHub siguiendo las instrucciones de sus desarrolladores.

Si el proyecto utiliza Python, puede ser conveniente crear un entorno virtual para organizar sus dependencias.

Desde el terminal, situados en la carpeta del proyecto, podemos utilizar el siguiente comando:

python -m venv .venv

En determinados sistemas debemos utilizar python3 en lugar de python.

Una vez creado el entorno, podemos activarlo siguiendo las instrucciones correspondientes a nuestro sistema operativo.

En Windows PowerShell:

.venv\Scripts\Activate.ps1

En Linux o macOS:

source .venv/bin/activate

Debemos recordar que un entorno virtual de Python organiza las dependencias, pero no constituye un mecanismo de aislamiento frente a programas maliciosos.

Antes de ejecutar un proyecto desconocido, conviene revisar su procedencia, sus instrucciones y los permisos que necesita.

6. Cómo realizar nuestra primera instalación local

Una vez preparado el ordenador, podemos comenzar con un proyecto sencillo de agentes IA.

El procedimiento exacto dependerá del repositorio seleccionado, pero normalmente incluye varias etapas.

Primero, consultaremos su documentación para conocer los requisitos técnicos y las herramientas necesarias.

Después, descargaremos el repositorio y prepararemos el entorno de trabajo.

Si el proyecto utiliza Python y proporciona un archivo requirements.txt, sus instrucciones pueden indicar que debemos ejecutar el siguiente comando:

python -m pip install -r requirements.txt

Este comando instala las dependencias indicadas en el archivo.

Sin embargo, no todos los proyectos utilizan este sistema. Algunos necesitan otros gestores de paquetes, contenedores o procedimientos específicos.

Después de instalar las dependencias, revisaremos si es necesario configurar variables de entorno o claves de API.

Finalmente, ejecutaremos la aplicación siguiendo las instrucciones del repositorio.

Para nuestras primeras pruebas, utilizaremos datos ficticios y evitaremos proporcionar acceso a documentos confidenciales.

También debemos comprobar si el agente puede ejecutar comandos, modificar archivos o conectarse con servicios externos.

El objetivo es conocer el funcionamiento del proyecto antes de utilizarlo en tareas importantes.

7. Ventajas y limitaciones de instalar agentes IA en local

La instalación local ofrece diferentes posibilidades para quienes desean aprender a desarrollar agentes de inteligencia artificial.

Una de sus principales ventajas es que podemos comenzar utilizando nuestro propio ordenador.

También disponemos de acceso directo a los archivos del proyecto y podemos realizar modificaciones sin depender de la administración de un servidor remoto.

Cuando utilizamos modelos locales y herramientas configuradas adecuadamente, podemos mantener determinadas operaciones dentro de nuestra infraestructura.

Sin embargo, esta opción también presenta limitaciones.

Nuestro ordenador debe disponer de recursos suficientes para ejecutar las aplicaciones y los modelos seleccionados.

Además, si apagamos el equipo, suspendemos el sistema o interrumpimos su conexión, los agentes que dependen de él pueden dejar de funcionar.

También tendremos que gestionar las actualizaciones, las dependencias y las medidas de seguridad correspondientes.

Por eso, la instalación local resulta especialmente interesante para experimentar, estudiar proyectos y desarrollar prototipos.

Si posteriormente necesitamos que nuestros agentes estén disponibles de manera continua o puedan recibir solicitudes desde otros sistemas, tendremos que estudiar otras alternativas de alojamiento.

En el siguiente apartado aprenderemos qué necesitamos para instalar agentes IA en un servidor VPS y cuáles son las principales diferencias respecto a nuestro ordenador personal.

Instalar agentes IA en un servidor VPS

Cuando comparamos la instalación de agentes IA en local o VPS, una de las principales diferencias es que un servidor privado virtual permite ejecutar nuestras aplicaciones en una infraestructura remota, sin depender de que nuestro ordenador personal permanezca encendido.

Esta alternativa puede resultar interesante cuando queremos desarrollar automatizaciones, conectar nuestros agentes con otras aplicaciones o mantener determinados servicios disponibles durante periodos prolongados.

Sin embargo, instalar un agente de inteligencia artificial en un VPS requiere conocer sus características técnicas, configurar el sistema operativo y establecer medidas de seguridad.

Además, debemos diferenciar entre alojar la aplicación del agente y ejecutar el propio modelo de lenguaje.

En este apartado aprenderemos cómo funciona un VPS, qué recursos necesitamos y cuáles son los pasos generales para preparar un servidor destinado a nuestros agentes IA.

1. Qué es un VPS y cómo funciona

Un VPS, o servidor privado virtual, es un entorno virtualizado que funciona dentro de una infraestructura física administrada por un proveedor de alojamiento.

Mediante tecnologías de virtualización, el proveedor puede ofrecer diferentes servidores virtuales con recursos y configuraciones independientes.

Dependiendo del servicio contratado, cada VPS puede disponer de su propio sistema operativo, memoria RAM, almacenamiento y recursos de procesamiento.

Normalmente, podemos administrarlo de forma remota mediante una conexión segura.

Esto permite instalar aplicaciones, configurar servicios y ejecutar procesos sin necesidad de mantener encendido nuestro ordenador personal.

Por ejemplo, podemos utilizar un VPS para alojar un agente que recibe solicitudes desde una aplicación web y utiliza una API para comunicarse con un modelo de lenguaje.

También podemos instalar herramientas de automatización, determinadas bases de datos y servicios que necesiten conectarse con nuestros agentes.

Sin embargo, la capacidad real del servidor dependerá de los recursos contratados y de las características de la infraestructura del proveedor.

2. Qué características debe tener un VPS para agentes IA

Antes de contratar un VPS, debemos comprobar los requisitos del agente que queremos instalar.

No existe una configuración universal válida para todos los proyectos.

Un agente que utiliza modelos externos mediante APIs puede necesitar relativamente pocos recursos, mientras que una aplicación que ejecuta modelos locales puede requerir mucha más memoria y capacidad de procesamiento.

Los principales elementos que debemos valorar son los siguientes.

>> Procesador o vCPU

Las CPU virtuales permiten ejecutar los procesos del servidor.

Debemos comprobar cuántas necesita nuestra aplicación y si ejecutaremos otros servicios simultáneamente.

>> Memoria RAM

La memoria disponible influye en el número de procesos que podemos mantener activos y en las aplicaciones que podremos ejecutar.

Los modelos de lenguaje locales pueden necesitar cantidades considerables de memoria.

>> Almacenamiento

Necesitamos espacio para el sistema operativo, los archivos del proyecto, sus dependencias, los registros y los datos que genere la aplicación.

Los discos SSD o NVMe pueden mejorar el rendimiento de determinadas operaciones de lectura y escritura.

>> Conectividad

Debemos revisar las condiciones de conexión, transferencia de datos y disponibilidad del servicio.

Si nuestro agente necesita comunicarse con APIs externas o recibir solicitudes, la conectividad será un aspecto importante.

>> Sistema operativo

Muchos proyectos ofrecen instrucciones de instalación para distribuciones de Linux.

Sin embargo, debemos comprobar qué sistemas admite el repositorio seleccionado.

>> Tarjeta gráfica

Los VPS convencionales no siempre incluyen una GPU.

Si queremos ejecutar modelos de lenguaje que necesitan aceleración gráfica, tendremos que comprobar si el proveedor ofrece infraestructura compatible y valorar su coste.

Por tanto, debemos seleccionar el servidor según las necesidades reales del proyecto, evitando contratar recursos que todavía no necesitamos.

3. Cómo elegir un proveedor de alojamiento VPS

Existen diferentes empresas que ofrecen servidores privados virtuales.

Antes de contratar uno, debemos comparar sus características y condiciones.

Uno de los primeros aspectos que debemos revisar es la ubicación de sus centros de datos.

La ubicación puede influir en la latencia de las conexiones y en determinadas consideraciones relacionadas con el tratamiento de los datos.

También debemos comprobar los recursos incluidos, las condiciones de transferencia y las opciones de ampliación.

Otros elementos importantes son:

• La disponibilidad y las condiciones del servicio.
• Las herramientas de administración.
• Las opciones de copias de seguridad.
• Las medidas de seguridad disponibles.
• La calidad de la documentación técnica.
• Las condiciones de soporte.
• El precio y los posibles costes adicionales.

También debemos distinguir entre un VPS administrado y uno no administrado.

En un servidor administrado, el proveedor puede encargarse de determinadas tareas de mantenimiento, según las condiciones contratadas.

En un VPS no administrado, normalmente asumimos una mayor responsabilidad sobre la configuración, las actualizaciones y la seguridad del sistema.

Por eso, antes de contratar un servicio, conviene revisar qué tareas corresponden al proveedor y cuáles tendremos que realizar nosotros.

4. Cómo conectarnos de forma segura a nuestro VPS

Después de contratar un VPS, normalmente recibiremos los datos necesarios para administrarlo.

En muchos servidores Linux, podemos conectarnos mediante SSH.

SSH es un protocolo que permite establecer conexiones remotas cifradas.

Por ejemplo, un comando de conexión puede tener la siguiente estructura:

ssh usuario@IP_DEL_SERVIDOR

Debemos sustituir el nombre de usuario y la dirección IP por los datos correspondientes a nuestro servidor.

Antes de utilizar esta conexión, es recomendable configurar un sistema de autenticación adecuado.

Cuando sea posible, podemos utilizar claves SSH en lugar de depender exclusivamente de contraseñas.

También debemos comprobar la identidad del servidor y verificar su huella digital antes de aceptar una conexión por primera vez.

Otra medida importante consiste en evitar el uso habitual de cuentas con privilegios administrativos para ejecutar nuestras aplicaciones.

Debemos utilizar usuarios con los permisos necesarios para cada tarea.

Además, conviene configurar el cortafuegos y mantener abiertos únicamente los puertos que realmente necesitemos.

No debemos publicar directamente en Internet interfaces administrativas, bases de datos ni servicios internos sin establecer los controles de acceso correspondientes.

Para ampliar la información sobre conexiones SSH >> Documentación de OpenSSH

Para consultar la administración del sistema >> Documentación de Ubuntu Server

Para los proyectos que utilizan contenedores >> Documentación oficial de Docker

5. Cómo preparar el sistema operativo y las herramientas

Una vez establecida una conexión segura, debemos preparar el servidor para instalar nuestro proyecto.

El procedimiento dependerá del sistema operativo y de las tecnologías utilizadas.

Por ejemplo, algunos proyectos de agentes IA necesitan Python, mientras que otros requieren Node.js o Docker.

Antes de instalar cualquier componente, debemos consultar la documentación del repositorio.

También conviene comprobar que el sistema operativo dispone de las actualizaciones de seguridad necesarias.

En un servidor que utiliza Ubuntu o Debian, podemos encontrar comandos como los siguientes:

sudo apt update

sudo apt upgrade

Estos comandos permiten actualizar la información de los paquetes disponibles e instalar determinadas actualizaciones del sistema.

Sin embargo, debemos revisar los cambios propuestos antes de aplicarlos, especialmente cuando administramos un servidor que ya contiene aplicaciones en funcionamiento.

Después, instalaremos únicamente las herramientas que necesite nuestro proyecto.

También es recomendable crear un usuario específico para ejecutar la aplicación y organizar sus archivos en un directorio adecuado.

Si el agente necesita credenciales, utilizaremos mecanismos apropiados para almacenarlas y limitaremos sus permisos.

6. Cómo instalar y ejecutar un agente IA en el VPS

Después de preparar el servidor, podemos comenzar la instalación del agente.

El procedimiento exacto dependerá del proyecto seleccionado.

En primer lugar, consultaremos su documentación y comprobaremos que el servidor cumple sus requisitos.

Después, descargaremos el repositorio utilizando el procedimiento indicado por sus desarrolladores.

Por ejemplo, si el proyecto se encuentra en GitHub y admite este método, podemos utilizar Git para clonarlo.

Una vez descargados los archivos, prepararemos su entorno de ejecución e instalaremos las dependencias necesarias.

Si el agente utiliza modelos comerciales mediante APIs, también tendremos que configurar sus credenciales.

Antes de ejecutar la aplicación, debemos revisar qué conexiones realiza y qué permisos necesita.

Es recomendable realizar una primera prueba sin exponer el servicio públicamente.

Cuando comprobemos que funciona correctamente, podremos configurar el mecanismo adecuado para mantenerlo en ejecución.

En determinados sistemas Linux, podemos utilizar un gestor de servicios como systemd.

Otros proyectos utilizan contenedores y ofrecen instrucciones específicas para su despliegue.

No debemos asumir que todos los agentes necesitan la misma configuración.

Además, mantener una aplicación funcionando continuamente requiere supervisar sus procesos, registros, consumo de recursos y posibles errores.

7. Seguridad, mantenimiento y costes de un VPS

Administrar un VPS implica responsabilidades que debemos considerar antes de utilizarlo para alojar agentes de inteligencia artificial.

Una de las más importantes es mantener actualizado el sistema operativo y las aplicaciones instaladas.

También debemos configurar adecuadamente los accesos, proteger las credenciales y utilizar un cortafuegos.

Si nuestro agente necesita recibir solicitudes desde Internet, tendremos que establecer mecanismos de autenticación y conexiones cifradas.

Otra medida importante consiste en realizar copias de seguridad de los archivos y configuraciones que no podamos recuperar fácilmente.

Estas copias deben almacenarse de forma adecuada y comprobarse periódicamente.

También debemos supervisar los recursos del servidor.

Un agente que ejecuta numerosos procesos o realiza solicitudes frecuentes a servicios externos puede consumir más recursos de los previstos.

Además del precio del VPS, debemos considerar los posibles gastos asociados a las APIs, el almacenamiento adicional, las copias de seguridad y otros servicios.

Si utilizamos un modelo de lenguaje comercial, alojar el agente en nuestro propio VPS no elimina los costes correspondientes a ese modelo.

Por último, debemos recordar que la disponibilidad del servicio depende de diferentes factores, como el proveedor, la conectividad, la configuración y el mantenimiento.

Un VPS puede ofrecer una infraestructura adecuada para alojar aplicaciones de manera continua, pero no garantiza que nuestros agentes funcionen sin interrupciones.

En el siguiente apartado compararemos las instalaciones locales y los servidores VPS, prestando especial atención al rendimiento, los costes, la privacidad y el mantenimiento.

Comparativa: rendimiento, costes, privacidad y mantenimiento

Elegir entre agentes IA en local o VPS requiere analizar varios factores. Aunque ambas alternativas permiten instalar aplicaciones de inteligencia artificial, sus características técnicas y sus necesidades de administración son diferentes.

Un ordenador personal puede ser suficiente para aprender, experimentar y desarrollar nuestros primeros proyectos. Por su parte, un servidor VPS permite alojar aplicaciones en una infraestructura remota y mantenerlas disponibles sin depender de que nuestro ordenador permanezca encendido.

Sin embargo, ninguna de estas alternativas es necesariamente más rápida, económica o segura en todas las situaciones.

La elección dependerá de los recursos disponibles, del tipo de agente, de los modelos de lenguaje utilizados y de las tareas que queremos automatizar.

A continuación, compararemos los principales aspectos que debemos considerar.

1. Comparativa general: agentes IA en local frente a VPS

La siguiente tabla resume las principales diferencias entre instalar agentes de inteligencia artificial en nuestro ordenador y utilizar un servidor privado virtual.

Característica	Instalación local	Servidor VPS
Infraestructura	Nuestro ordenador	Servidor remoto
Inversión inicial	Podemos utilizar un equipo existente	Normalmente requiere contratar un servicio
Gastos recurrentes	Electricidad, conexión y mantenimiento	Alojamiento y posibles servicios adicionales
Rendimiento	Depende de nuestro hardware	Depende de los recursos contratados
Disponibilidad	Depende de que el equipo esté funcionando	Puede funcionar continuamente
Administración	Gestionamos nuestro ordenador	Administramos el servidor según el contrato
Acceso remoto	Requiere configuración adicional	Habitualmente permite administración remota
Privacidad	Depende de la configuración y los servicios utilizados	Depende de la configuración y del proveedor
Ampliación de recursos	Puede necesitar mejoras físicas	Podemos cambiar de plan, según el proveedor
Modelos locales	Posibles si disponemos de hardware suficiente	Requieren recursos compatibles, a veces GPU
Conocimientos técnicos	Variables según el proyecto	Puede requerir conocimientos de servidores
Uso habitual	Aprendizaje, desarrollo y pruebas	Alojamiento y automatizaciones continuas

Esta comparativa es orientativa. Un ordenador de altas prestaciones puede superar ampliamente a un VPS económico en determinadas tareas.

Del mismo modo, un VPS con recursos especializados puede ejecutar aplicaciones que resultarían difíciles de mantener en un ordenador convencional.

Por tanto, debemos evaluar las características concretas de cada infraestructura.

2. Rendimiento: qué opción ofrece mayor capacidad

El rendimiento depende principalmente de los recursos informáticos disponibles y de las operaciones que realiza nuestro agente.

Cuando utilizamos un modelo de lenguaje mediante una API, gran parte del procesamiento del modelo se realiza en la infraestructura del proveedor.

En este escenario, tanto nuestro ordenador como el VPS se encargan principalmente de ejecutar la aplicación, gestionar las conexiones y procesar las herramientas utilizadas por el agente.

La situación cambia cuando queremos ejecutar directamente un modelo de lenguaje.

Algunos modelos necesitan cantidades importantes de memoria y pueden aprovechar tarjetas gráficas especializadas.

Si nuestro ordenador dispone de una GPU compatible y suficiente memoria, podría ejecutar determinados modelos con mayor rapidez que un VPS básico.

Sin embargo, si contratamos un servidor especializado con recursos gráficos, también podremos utilizar modelos que necesitan mayor capacidad de procesamiento.

Debemos recordar que la velocidad de respuesta no depende únicamente del hardware.

También influyen el tamaño del modelo, las herramientas conectadas, las conexiones de red y la complejidad de las tareas.

Por eso, antes de contratar infraestructura o adquirir nuevos componentes, conviene realizar pruebas con el proyecto que queremos instalar.

3. Costes: cuánto cuesta mantener un agente IA

El presupuesto es otro factor importante cuando comparamos agentes IA en local o VPS.

Si ya disponemos de un ordenador adecuado, podemos comenzar a experimentar sin contratar inicialmente un servidor.

Sin embargo, utilizar nuestro propio equipo también genera gastos.

Debemos considerar el consumo eléctrico, la conexión a Internet, el mantenimiento y las posibles ampliaciones de hardware.

Además, mantener un ordenador encendido continuamente puede incrementar estos gastos.

Por otra parte, un VPS normalmente implica un pago periódico.

Su precio depende de los recursos contratados, del proveedor y de los servicios adicionales.

También pueden existir costes asociados a las copias de seguridad, el almacenamiento y la transferencia de datos.

En ambos casos, si nuestro agente utiliza modelos comerciales mediante APIs, tendremos que considerar los gastos correspondientes a esos servicios.

Ejemplo práctico

Imaginemos que desarrollamos un agente que utiliza una API externa para analizar documentos.

Durante las primeras pruebas, podemos instalarlo en nuestro ordenador y comprobar su funcionamiento.

Si posteriormente necesitamos mantenerlo disponible para recibir solicitudes durante todo el día, podemos estudiar la posibilidad de alojarlo en un VPS.

Sin embargo, antes de realizar el cambio, debemos calcular los costes totales de ambas alternativas.

No debemos comparar únicamente el precio de contratación del servidor con el coste de nuestro ordenador.

También tendremos que considerar el mantenimiento, el consumo energético y los servicios externos.

4. Privacidad: dónde se procesan nuestros datos

La privacidad es uno de los aspectos que debemos estudiar antes de instalar agentes de inteligencia artificial.

En una instalación local, podemos mantener los archivos y determinados procesos dentro de nuestro propio ordenador.

Si además utilizamos modelos locales y evitamos conexiones con servicios externos, podemos conservar un mayor control directo sobre el procesamiento de los datos.

Sin embargo, instalar un agente en nuestro ordenador no garantiza automáticamente que toda la información permanezca en él.

El agente puede utilizar APIs, servicios de búsqueda, herramientas externas u otras conexiones que transmitan información.

Por otra parte, cuando utilizamos un VPS, alojamos nuestra aplicación en una infraestructura administrada por un proveedor.

En este caso, debemos revisar las condiciones del servicio, las medidas de seguridad y los mecanismos de protección de datos.

También tendremos que configurar correctamente los accesos, los permisos y el almacenamiento.

Si utilizamos información personal o confidencial, debemos comprobar qué datos se procesan, dónde se almacenan y qué terceros pueden intervenir.

La privacidad depende del funcionamiento completo del sistema, no solamente del lugar donde instalamos el agente.

Por tanto, antes de utilizar información sensible, debemos revisar la arquitectura de nuestra aplicación y los servicios con los que se comunica.

5. Disponibilidad: mantener nuestros agentes funcionando

Una diferencia importante entre ambas alternativas es la disponibilidad de la infraestructura.

Cuando instalamos un agente en nuestro ordenador personal, normalmente dejamos de ejecutarlo si apagamos el equipo.

También pueden producirse interrupciones cuando suspendemos el sistema, perdemos la conexión a Internet o necesitamos reiniciar el ordenador.

Esto no suele representar un problema cuando estamos desarrollando un proyecto o realizando pruebas.

Sin embargo, puede resultar inconveniente si queremos mantener un agente disponible durante periodos prolongados.

Un VPS permite alojar nuestra aplicación en una infraestructura remota diseñada para prestar servicios.

Podemos configurar el agente para que se ejecute automáticamente y establecer mecanismos que permitan supervisar su funcionamiento.

No obstante, contratar un VPS no garantiza una disponibilidad absoluta.

También pueden producirse interrupciones relacionadas con el proveedor, las actualizaciones, la conectividad o los errores de nuestra aplicación.

Por eso, cuando necesitamos un servicio estable, debemos configurar mecanismos de supervisión y recuperación.

La disponibilidad real dependerá tanto de la infraestructura como de nuestra administración.

6. Mantenimiento y seguridad: qué responsabilidades asumimos

Tanto las instalaciones locales como los servidores VPS requieren mantenimiento.

En nuestro ordenador, debemos actualizar las aplicaciones, revisar sus dependencias y proteger los archivos y las credenciales.

También es importante comprobar qué permisos concedemos a los agentes y qué herramientas pueden utilizar.

Cuando trabajamos con un VPS, añadimos otras responsabilidades.

Normalmente tendremos que configurar los accesos remotos, administrar el sistema operativo, revisar el cortafuegos y mantener los servicios actualizados.

Además, si nuestro agente recibe solicitudes desde Internet, tendremos que establecer medidas adicionales de protección.

Entre ellas pueden encontrarse la autenticación, el cifrado de las comunicaciones, la limitación de permisos y la supervisión de los registros.

También debemos realizar copias de seguridad cuando almacenamos información que no podemos recuperar fácilmente.

Algunos proveedores ofrecen servicios de administración que pueden reducir determinadas tareas, aunque debemos comprobar exactamente qué incluyen.

En cualquier caso, la seguridad no depende exclusivamente de contratar un proveedor o utilizar nuestro propio ordenador.

Depende de la configuración, las actualizaciones, los permisos y las medidas que apliquemos.

7. Escalabilidad: qué ocurre cuando nuestro proyecto crece

Cuando comenzamos a experimentar con agentes de inteligencia artificial, es posible que nuestro ordenador sea suficiente.

Sin embargo, las necesidades pueden cambiar si aumentamos el número de tareas, incorporamos nuevas herramientas o necesitamos atender solicitudes de diferentes usuarios.

En una instalación local, ampliar los recursos puede implicar adquirir más memoria, mejorar el almacenamiento o sustituir determinados componentes.

Estas mejoras dependen de las posibilidades físicas de nuestro equipo.

Por otra parte, numerosos proveedores de VPS permiten contratar planes con diferentes cantidades de memoria, procesamiento y almacenamiento.

Esto puede facilitar determinadas ampliaciones sin necesidad de adquirir nuevo hardware.

Sin embargo, no todos los cambios son inmediatos y algunas ampliaciones pueden requerir interrupciones o modificaciones en la configuración.

Además, aumentar los recursos del servidor no siempre soluciona los problemas de rendimiento.

Si nuestro agente depende de una API externa, también tendremos que considerar los límites y las condiciones de ese servicio.

La escalabilidad requiere analizar el conjunto de la aplicación, sus dependencias y la infraestructura utilizada.

Conclusión de la comparativa

La instalación local y el alojamiento mediante VPS responden a necesidades diferentes.

Nuestro ordenador puede servir como entorno de aprendizaje y desarrollo, mientras que un VPS permite disponer de una infraestructura remota para alojar aplicaciones y automatizaciones.

Sin embargo, debemos estudiar los recursos, los gastos, la privacidad y las responsabilidades de mantenimiento antes de seleccionar una alternativa.

En el siguiente apartado conoceremos los requisitos técnicos y las herramientas que podemos utilizar para preparar ambas instalaciones.

Requisitos técnicos y herramientas necesarias para instalar agentes IA

Antes de instalar agentes IA en local o VPS, debemos comprobar los requisitos técnicos del proyecto que queremos utilizar y conocer las herramientas necesarias para ejecutarlo.

No todos los agentes de inteligencia artificial necesitan ordenadores potentes ni servidores especializados.

Algunos proyectos pueden funcionar con recursos relativamente modestos porque utilizan modelos de lenguaje externos mediante APIs. Otros necesitan una infraestructura más exigente porque ejecutan los modelos directamente.

También debemos considerar el sistema operativo, las dependencias, el almacenamiento y las medidas de seguridad.

En este apartado conoceremos los principales requisitos y las herramientas que podemos utilizar para preparar nuestro entorno de trabajo.

1. Requisitos mínimos y recomendados de hardware

Los requisitos de hardware dependen del tipo de agente y de los servicios que utilicemos.

Por ejemplo, un agente que se conecta a un modelo de lenguaje mediante una API puede necesitar menos recursos que otro que ejecuta un modelo local.

Para comprender estas diferencias, podemos utilizar la siguiente tabla orientativa.

Recurso	Agente con API externa	Agente con modelo local
Procesador	CPU convencional compatible	CPU con capacidad suficiente para el modelo
Memoria RAM	Depende de la aplicación y sus herramientas	Depende especialmente del tamaño del modelo
GPU	Generalmente no es necesaria para el modelo externo	Puede acelerar considerablemente la ejecución
Almacenamiento	Aplicación, dependencias y archivos	Aplicación, dependencias y archivos del modelo
Conexión a Internet	Habitualmente necesaria para consultar la API	Puede no ser necesaria durante la ejecución
Infraestructura	Ordenador o VPS convencional, según requisitos	Equipo o servidor con recursos compatibles

Esta tabla no establece requisitos mínimos universales.

Un proyecto sencillo puede funcionar con recursos modestos, mientras que una aplicación que incorpora múltiples servicios, bases de datos y herramientas puede necesitar una infraestructura superior.

Por tanto, siempre debemos consultar la documentación técnica del repositorio antes de instalarlo.

2. Python, Node.js y otros entornos de ejecución

Numerosos proyectos de agentes de inteligencia artificial utilizan lenguajes de programación y entornos de ejecución específicos.

Uno de los más habituales es Python.

Este lenguaje dispone de numerosas bibliotecas relacionadas con la inteligencia artificial, el procesamiento de datos y la integración con modelos de lenguaje.

Algunos proyectos también utilizan Node.js, especialmente cuando incorporan aplicaciones web, servicios y herramientas desarrolladas con JavaScript o TypeScript.

Sin embargo, no necesitamos instalar ambos entornos para utilizar cualquier agente.

La documentación de cada proyecto debe indicar qué tecnologías necesita y qué versiones admite.

También conviene utilizar mecanismos que permitan gestionar las dependencias de manera independiente.

Por ejemplo, Python dispone de entornos virtuales que facilitan la organización de los paquetes instalados.

En otros proyectos podemos encontrar gestores de paquetes y archivos de configuración específicos.

Antes de comenzar, comprobaremos las versiones compatibles para evitar problemas durante la instalación.

3. Git y GitHub para descargar nuestros proyectos

Git es una herramienta que permite gestionar las versiones de un proyecto.

GitHub, por su parte, es una plataforma que facilita el alojamiento, la consulta y la colaboración en repositorios de código.

Ambas herramientas pueden resultar útiles cuando queremos experimentar con agentes de inteligencia artificial publicados por sus desarrolladores.

Por ejemplo, podemos descargar un repositorio utilizando Git, consultar sus archivos y revisar las instrucciones de instalación.

También podemos utilizar Git para conocer los cambios realizados en el proyecto y trabajar con versiones concretas.

Sin embargo, antes de descargar un repositorio debemos comprobar su procedencia.

Es recomendable revisar la documentación, la licencia, la actividad del proyecto y las dependencias necesarias.

También debemos prestar atención a los permisos que solicita la aplicación y a las conexiones que realiza.

No debemos ejecutar automáticamente cualquier proyecto que encontremos en Internet.

Cuando trabajamos con herramientas capaces de acceder a archivos, ejecutar comandos o conectarse con servicios externos, estas precauciones son especialmente importantes.

4. Docker y los contenedores para simplificar instalaciones

Docker es una plataforma que permite desarrollar, distribuir y ejecutar aplicaciones mediante contenedores.

Un contenedor reúne una aplicación y determinados componentes necesarios para su funcionamiento.

Esto puede facilitar el despliegue de proyectos que utilizan diferentes servicios o necesitan configuraciones específicas.

Por ejemplo, algunos agentes requieren una aplicación principal, una base de datos y otros servicios complementarios.

Cuando sus desarrolladores proporcionan una configuración adecuada, podemos utilizar contenedores para organizar estos componentes.

Esta posibilidad puede resultar útil tanto en nuestro ordenador como en un VPS.

Sin embargo, debemos recordar que Docker no elimina los requisitos de hardware de las aplicaciones.

Tampoco garantiza automáticamente su seguridad.

Antes de ejecutar contenedores, debemos revisar las imágenes utilizadas, los volúmenes, los puertos y los permisos configurados.

También conviene comprobar si el proyecto necesita Docker o si ofrece otros procedimientos de instalación.

Para comenzar, no es necesario utilizar contenedores si nuestro agente puede funcionar correctamente mediante una instalación convencional.

5. Herramientas para ejecutar modelos de lenguaje locales

Cuando queremos utilizar agentes sin depender necesariamente de un modelo comercial externo, podemos estudiar la posibilidad de ejecutar modelos de lenguaje locales.

Para ello, existen herramientas que permiten descargar y utilizar determinados modelos compatibles.

Una de ellas es Ollama.

Esta herramienta facilita la ejecución de diferentes modelos de lenguaje en sistemas compatibles.

También existen otras soluciones que permiten trabajar con modelos locales mediante interfaces gráficas o servidores de inferencia.

Sin embargo, debemos comprobar las características de cada herramienta y los requisitos del modelo seleccionado.

No todos los modelos pueden ejecutarse correctamente en cualquier ordenador.

Su funcionamiento depende de factores como el tamaño, la cuantización, la memoria disponible y la compatibilidad del hardware.

Además, ejecutar un modelo local no significa necesariamente que nuestro agente funcione completamente sin conexión a Internet.

Si incorpora herramientas de búsqueda, APIs o servicios externos, seguirá necesitando comunicarse con ellos.

Por eso debemos revisar la arquitectura completa de la aplicación.

6. Bases de datos, almacenamiento y conexiones externas

Algunos agentes de inteligencia artificial necesitan almacenar información para realizar sus tareas.

Por ejemplo, pueden guardar configuraciones, documentos, resultados o determinados registros de ejecución.

Dependiendo del proyecto, también pueden utilizar bases de datos convencionales o sistemas especializados en búsquedas vectoriales.

Sin embargo, no todos los agentes necesitan instalar una base de datos adicional.

Algunos proyectos sencillos pueden funcionar utilizando archivos locales o servicios externos.

Antes de instalar nuevas herramientas, debemos comprobar qué componentes necesita realmente nuestra aplicación.

También debemos revisar cómo se almacenan los datos y quién puede acceder a ellos.

Si utilizamos un VPS, tendremos que prestar especial atención a los servicios que exponemos a Internet.

Las bases de datos y las interfaces administrativas no deben quedar accesibles públicamente sin las medidas de protección correspondientes.

Además, cuando utilizamos servicios externos, debemos considerar sus condiciones, límites de uso y posibles costes.

El objetivo es construir una infraestructura que responda a las necesidades reales de nuestro agente sin añadir complejidad innecesaria.

7. Herramientas de seguridad, supervisión y copias de seguridad

Además de instalar las aplicaciones necesarias, debemos preparar nuestro entorno para administrarlo de forma segura.

Una de las primeras medidas consiste en mantener actualizado el sistema operativo.

También debemos revisar las dependencias de los proyectos y comprobar las actualizaciones publicadas por sus desarrolladores.

Si trabajamos con un VPS, es importante configurar correctamente SSH, los usuarios y el cortafuegos.

Cuando nuestra aplicación necesita recibir solicitudes externas, también debemos establecer mecanismos adecuados de autenticación y cifrado.

Otra tarea importante consiste en proteger las claves de API y las demás credenciales.

No debemos incorporarlas directamente al código ni publicarlas en repositorios.

También es recomendable utilizar herramientas de supervisión para detectar errores y conocer el consumo de recursos.

Si nuestro agente almacena información importante, tendremos que establecer un procedimiento de copias de seguridad.

Estas copias deben protegerse y comprobarse periódicamente para verificar que pueden recuperarse.

Por último, debemos limitar los permisos de los agentes y revisar las herramientas que pueden utilizar.

Un agente que tiene acceso a archivos, aplicaciones o servicios externos necesita controles adecuados, independientemente de que funcione en nuestro ordenador o en un VPS.

Conclusión sobre los requisitos técnicos

Antes de instalar agentes IA, debemos identificar qué componentes necesita realmente nuestro proyecto.

Si utilizamos modelos externos mediante APIs, podemos comenzar con una infraestructura relativamente sencilla, siempre que cumpla los requisitos de la aplicación.

Si queremos ejecutar modelos locales, tendremos que prestar mayor atención a la memoria, al procesamiento y a la compatibilidad del hardware.

Herramientas como Python, Git, Docker y Ollama pueden ayudarnos a preparar diferentes entornos, pero no necesitamos instalarlas todas para comenzar.

En el siguiente apartado veremos ejemplos prácticos que nos ayudarán a comprender cuándo puede resultar adecuado utilizar nuestro ordenador y cuándo podemos considerar un servidor VPS.

Recuerda:

Entorno de programación y bibliotecas >> Phython

Control de versiones y descarga de repositorios >> Git

Control de versiones y descarga de repositorios >> Docker

Ejecución de modelos de lenguaje locales >> Orellana

Ejemplos prácticos: cuándo elegir una instalación local y cuándo utilizar un VPS

Después de conocer los requisitos técnicos, las herramientas y las diferencias entre ambas infraestructuras, podemos analizar diferentes situaciones prácticas.

La elección entre agentes IA en local o VPS dependerá principalmente del objetivo de nuestro proyecto, de los recursos disponibles y de la necesidad de mantener nuestras aplicaciones funcionando.

No necesitamos la misma infraestructura para aprender a utilizar un agente que para desarrollar un sistema de automatización destinado a recibir solicitudes continuamente.

Además, debemos considerar si nuestro agente utiliza modelos de lenguaje externos mediante APIs o si queremos ejecutar los modelos directamente.

A continuación, veremos diferentes ejemplos que nos ayudarán a comprender qué debemos valorar en cada situación.

1. Aprender a utilizar agentes IA desde nuestro ordenador

Imaginemos que estamos comenzando a estudiar los agentes de inteligencia artificial.

Queremos descargar proyectos desde GitHub, conocer su funcionamiento y realizar nuestras primeras pruebas.

En esta situación, podemos comenzar utilizando nuestro ordenador personal, siempre que cumpla los requisitos del proyecto.

Por ejemplo, podemos instalar Python, descargar un repositorio y configurar un agente sencillo que utilice un modelo de lenguaje mediante una API.

Esta alternativa permite experimentar sin necesidad de contratar inicialmente un servidor.

También podemos modificar los archivos del proyecto y consultar sus resultados directamente.

Si cometemos algún error durante las pruebas, podremos corregirlo sin afectar a un servicio que esté siendo utilizado por otras personas.

Sin embargo, debemos trabajar con proyectos de procedencia conocida y utilizar un entorno de pruebas adecuado.

También conviene evitar el acceso a información confidencial y limitar los permisos de las herramientas conectadas.

Ejemplo de aplicación: un agente que recibe una pregunta, consulta un documento de prueba y genera una respuesta utilizando un modelo externo.

Para comenzar a aprender, nuestro ordenador puede proporcionarnos un entorno de trabajo suficiente.

2. Ejecutar modelos de lenguaje en nuestro propio equipo

Supongamos que queremos experimentar con modelos de lenguaje que se ejecutan directamente en nuestro ordenador.

En este caso, podemos estudiar herramientas como Ollama y comprobar qué modelos son compatibles con nuestro sistema.

Antes de descargarlos, tendremos que revisar sus requisitos de memoria, procesamiento y almacenamiento.

Si disponemos de una tarjeta gráfica compatible, determinados modelos pueden aprovecharla para mejorar su rendimiento.

Una vez configurado el modelo, podemos conectar una aplicación o un agente que admita esta forma de integración.

Esta alternativa permite realizar determinadas operaciones sin enviar las solicitudes del modelo a un proveedor externo.

Sin embargo, debemos recordar que la privacidad depende de toda la configuración.

Si nuestro agente utiliza búsquedas web, servicios externos u otras APIs, seguirá realizando conexiones fuera del equipo.

Además, ejecutar modelos locales puede consumir recursos considerables.

Ejemplo de aplicación: un agente experimental que consulta documentos almacenados en nuestro ordenador y utiliza un modelo local compatible para generar respuestas.

En este escenario, debemos comprobar que nuestro hardware puede ejecutar el modelo seleccionado con un rendimiento adecuado.

3. Mantener un agente disponible durante todo el día

Imaginemos ahora que hemos desarrollado un agente que debe recibir solicitudes desde una aplicación web.

Queremos que esté disponible aunque nuestro ordenador personal permanezca apagado.

En esta situación, podemos estudiar la posibilidad de alojarlo en un VPS.

El servidor puede mantener la aplicación en ejecución y permitir que se comunique con otros servicios.

Por ejemplo, podemos instalar un agente que recibe solicitudes mediante una API, procesa la información y utiliza un modelo de lenguaje externo para generar sus respuestas.

Si el modelo se ejecuta en la infraestructura de su proveedor, nuestro VPS no necesita disponer necesariamente de una GPU especializada.

Sin embargo, tendremos que calcular los recursos que necesita la aplicación y configurar correctamente su funcionamiento.

También debemos proteger los accesos y establecer mecanismos de autenticación.

Ejemplo de aplicación: un agente integrado en una aplicación web que responde a determinadas solicitudes de los usuarios.

Un VPS puede proporcionar una infraestructura adecuada para este tipo de proyecto, siempre que sus características respondan a nuestras necesidades.

4. Crear automatizaciones con agentes IA y n8n

Otro ejemplo consiste en desarrollar automatizaciones que utilizan agentes de inteligencia artificial.

Podemos emplear herramientas como n8n para conectar diferentes aplicaciones y organizar flujos de trabajo.

Por ejemplo, una automatización puede recibir información desde un formulario, procesarla mediante un modelo de lenguaje y guardar el resultado en otra aplicación.

Durante la fase de aprendizaje, podemos realizar pruebas en nuestro ordenador.

Esto nos permite comprender el funcionamiento del sistema antes de contratar infraestructura adicional.

Sin embargo, si necesitamos recibir eventos continuamente o ejecutar procesos programados sin depender de nuestro equipo personal, podemos estudiar el alojamiento mediante VPS.

En este caso, tendremos que revisar los requisitos técnicos de n8n, las condiciones de su licencia y las necesidades de los servicios conectados.

También será necesario proteger las credenciales y establecer mecanismos adecuados de autenticación.

Ejemplo de aplicación: una automatización que recibe solicitudes, utiliza un agente IA para clasificar la información y registra los resultados en una aplicación autorizada.

La infraestructura dependerá de la frecuencia de ejecución, del volumen de solicitudes y de las necesidades de disponibilidad.

5. Desarrollar agentes IA para proyectos personales y pequeñas empresas

Supongamos que queremos desarrollar un agente para organizar información, preparar documentos o realizar determinadas tareas administrativas.

Durante las primeras etapas, podemos utilizar nuestro ordenador para diseñar el sistema y comprobar su funcionamiento.

Esto nos permitirá identificar los requisitos reales antes de contratar infraestructura.

Cuando el proyecto esté preparado, podremos estudiar si necesita ejecutarse continuamente o si resulta suficiente utilizarlo cuando lo necesitemos.

Por ejemplo, un agente personal que utilizamos ocasionalmente puede funcionar desde nuestro ordenador.

En cambio, una aplicación que recibe solicitudes de diferentes usuarios puede necesitar una infraestructura remota.

Si trabajamos con información de una empresa, también debemos considerar la protección de los datos, las autorizaciones y los servicios externos utilizados.

No debemos proporcionar automáticamente a nuestros agentes acceso completo a documentos, correos electrónicos o sistemas administrativos.

Es recomendable limitar los permisos y mantener mecanismos de supervisión humana cuando las tareas puedan producir consecuencias importantes.

Ejemplo de aplicación: un agente que organiza documentos autorizados y prepara borradores que posteriormente revisa una persona.

Antes de seleccionar la infraestructura, debemos definir las tareas, los permisos y las necesidades reales de disponibilidad.

6. Utilizar un entorno mixto: desarrollo local y ejecución en VPS

No siempre tenemos que elegir exclusivamente entre una instalación local y un servidor VPS.

También podemos combinar ambas alternativas.

Por ejemplo, podemos desarrollar nuestro agente en el ordenador personal, realizar las primeras pruebas y comprobar que funciona correctamente.

Después, cuando necesitemos mantenerlo disponible, podemos preparar su instalación en un VPS.

Esta forma de trabajo permite separar el entorno de desarrollo del entorno donde se ejecutará la aplicación.

Sin embargo, debemos comprobar que ambos sistemas utilizan versiones compatibles de sus herramientas y dependencias.

También tendremos que configurar adecuadamente las variables de entorno, las credenciales y las conexiones externas.

Herramientas como Git y Docker pueden facilitar determinadas tareas de organización y despliegue, dependiendo de las características del proyecto.

Además, es importante utilizar credenciales independientes para las pruebas y para los servicios que se encuentran en funcionamiento.

Ejemplo de aplicación: desarrollamos un agente en nuestro ordenador, comprobamos sus resultados con información ficticia y posteriormente lo instalamos en un VPS para recibir solicitudes desde una aplicación.

Esta alternativa permite adaptar la infraestructura a las diferentes etapas del proyecto.

7. Tabla práctica: qué infraestructura considerar en cada situación

Después de analizar los ejemplos anteriores, podemos resumir las principales situaciones en la siguiente tabla.

Situación	Infraestructura que podemos considerar	Aspecto principal
Aprender a utilizar agentes IA	Ordenador local	Facilidad para realizar pruebas
Experimentar con proyectos de GitHub	Ordenador local	Desarrollo y modificación del código
Ejecutar un modelo de lenguaje local	Equipo o servidor compatible	Memoria y capacidad de procesamiento
Utilizar un agente ocasionalmente	Ordenador local	Recursos y frecuencia de utilización
Mantener un agente disponible continuamente	VPS o infraestructura equivalente	Disponibilidad y mantenimiento
Recibir solicitudes desde una aplicación web	VPS o servicio de alojamiento compatible	Conectividad y seguridad
Desarrollar automatizaciones continuas	VPS u otra infraestructura adecuada	Ejecución y supervisión
Desarrollar localmente y desplegar posteriormente	Entorno mixto	Separación de desarrollo y producción

Esta tabla es orientativa y no sustituye el análisis de los requisitos de cada proyecto.

Un VPS no siempre es necesario para ejecutar automatizaciones y un ordenador personal puede funcionar como servidor si dispone de la configuración adecuada.

Del mismo modo, determinados proyectos pueden necesitar servicios especializados que van más allá de las características de un VPS convencional.

Antes de elegir una infraestructura, debemos comprobar los requisitos técnicos, las condiciones de seguridad y el presupuesto disponible.

Conclusión de los ejemplos prácticos

Los ejemplos anteriores muestran que podemos utilizar diferentes infraestructuras según la etapa y las características de nuestro proyecto.

La instalación local permite desarrollar aplicaciones y realizar pruebas utilizando nuestro propio ordenador.

Por otra parte, un VPS ofrece la posibilidad de alojar agentes y automatizaciones en una infraestructura remota.

También podemos combinar ambas alternativas, desarrollando nuestros agentes localmente y trasladándolos posteriormente a un servidor cuando sea necesario.

En cualquier caso, debemos prestar atención al rendimiento, la seguridad, los costes y las responsabilidades de mantenimiento.

En el siguiente apartado resumiremos los aspectos más importantes de esta guía y responderemos a las preguntas frecuentes sobre la instalación de agentes IA en local o VPS.

Conclusión: ¿es mejor instalar agentes IA en local o VPS?

A lo largo de esta guía hemos conocido las principales diferencias entre instalar agentes IA en local o VPS, los requisitos técnicos de ambas alternativas y las herramientas que podemos utilizar para desarrollar nuestros proyectos.

La elección depende de nuestros objetivos, los recursos disponibles, el presupuesto y la necesidad de mantener las aplicaciones funcionando.

Si estamos comenzando a aprender, podemos utilizar nuestro ordenador para descargar proyectos, realizar pruebas y comprender cómo funcionan los agentes de inteligencia artificial.

Esta alternativa nos permite experimentar directamente con las herramientas y desarrollar nuestros primeros proyectos sin contratar necesariamente un servidor.

Por otra parte, un VPS puede resultar útil cuando necesitamos alojar agentes en una infraestructura remota, ejecutar automatizaciones durante periodos prolongados o recibir solicitudes desde otras aplicaciones.

Sin embargo, debemos recordar que un VPS convencional no siempre dispone de los recursos necesarios para ejecutar modelos de lenguaje locales.

Si nuestro agente utiliza un modelo externo mediante una API, los requisitos pueden ser diferentes de los que necesitaríamos para ejecutar el modelo directamente.

También podemos combinar ambas alternativas: desarrollar nuestros agentes en nuestro ordenador y trasladarlos posteriormente a un servidor cuando el proyecto lo requiera.

En cualquier caso, debemos revisar la documentación de las herramientas, proteger nuestras credenciales y controlar los permisos que concedemos a nuestros agentes.

Lo importante es seleccionar una infraestructura adecuada para cada proyecto, evitando gastos y configuraciones innecesarias.

Preguntas frecuentes sobre agentes IA en local o VPS

¿Qué diferencia existe entre instalar un agente IA en local y utilizar un VPS?

La principal diferencia es la infraestructura donde ejecutamos la aplicación.

Cuando instalamos un agente en local, utilizamos nuestro propio ordenador y sus recursos.

En cambio, un VPS permite alojar la aplicación en un servidor virtual remoto que normalmente contratamos a un proveedor.

Ambas alternativas pueden utilizar modelos de lenguaje externos mediante APIs o, si disponemos de recursos suficientes, ejecutar determinados modelos directamente.

¿Necesitamos un ordenador potente para instalar agentes IA?

No siempre.

Si nuestro agente utiliza un modelo de lenguaje externo mediante una API, podemos ejecutar determinados proyectos en ordenadores convencionales, siempre que cumplan sus requisitos técnicos.

Sin embargo, si queremos ejecutar un modelo de lenguaje directamente en nuestro equipo, necesitaremos comprobar su consumo de memoria, sus requisitos de procesamiento y su compatibilidad con nuestro hardware.

También debemos considerar las herramientas adicionales que utiliza el agente.

¿Podemos instalar agentes IA en un VPS económico?

Sí, determinados agentes pueden ejecutarse en un VPS con recursos modestos, especialmente cuando utilizan modelos de lenguaje externos mediante APIs.

Sin embargo, debemos comprobar los requisitos específicos del proyecto.

Si queremos ejecutar modelos locales de gran tamaño o aplicaciones que consumen numerosos recursos, un VPS básico puede resultar insuficiente.

Antes de contratar un servidor, conviene revisar sus características y realizar una estimación del consumo previsto.

¿Es más privado ejecutar un agente IA en nuestro ordenador?

Una instalación local puede permitirnos mantener un mayor control directo sobre determinados datos y procesos.

Sin embargo, esto no significa que toda la información permanezca automáticamente en nuestro equipo.

Si el agente utiliza APIs, servicios externos o herramientas conectadas a Internet, puede transmitir información a otros sistemas.

Para evaluar la privacidad debemos revisar el funcionamiento completo de la aplicación, sus conexiones y sus condiciones de tratamiento de datos.

¿Podemos mantener un agente IA funcionando las 24 horas?

Sí, siempre que dispongamos de una infraestructura adecuada y configuremos correctamente la aplicación.

Podemos mantener un agente funcionando en nuestro ordenador mientras permanezca encendido y operativo.

También podemos alojarlo en un VPS para evitar que su funcionamiento dependa de nuestro equipo personal.

En ambos casos, debemos considerar las posibles interrupciones, las actualizaciones y los mecanismos de supervisión.

Ninguna infraestructura garantiza una disponibilidad absoluta.

¿Necesitamos Docker para instalar agentes IA?

No necesariamente.

Algunos proyectos utilizan Docker para organizar sus aplicaciones y dependencias mediante contenedores.

Otros pueden instalarse directamente utilizando Python, Node.js u otras herramientas.

Debemos consultar la documentación del repositorio para conocer los procedimientos compatibles.

Docker puede facilitar determinadas instalaciones, pero no es un requisito universal para trabajar con agentes de inteligencia artificial.

¿Podemos comenzar en local y trasladar posteriormente nuestro agente a un VPS?

Sí. Es una posibilidad que podemos considerar durante el desarrollo de nuestros proyectos.

Podemos realizar las primeras pruebas en nuestro ordenador y preparar posteriormente el despliegue en un servidor remoto.

Sin embargo, debemos comprobar que ambos entornos utilizan versiones compatibles de sus herramientas y dependencias.

También tendremos que adaptar las configuraciones, proteger las credenciales y revisar las conexiones externas.

Antes de trasladar una aplicación, conviene comprobar que funciona correctamente y preparar un procedimiento de recuperación ante posibles errores.