Los comandos más importantes de Ollama

Qué cubre este artículo sobre comandos de Ollama

• Los comandos esenciales para comenzar con Ollama.
• Descargar, iniciar y eliminar modelos.
• Información sobre modelos en ejecución e instalados.
• Crear modelos personalizados con Modelfiles.
• Una breve explicación de los endpoints API más relevantes.

Introducción: Los comandos más importantes de Ollama

Ollama se maneja principalmente desde la línea de comandos. Tanto si necesitas descargar un modelo nuevo, ajustar uno existente o verificar el estado: la CLI proporciona comandos claros para cada tarea. Este artículo resume los comandos de Ollama más utilizados en el día a día.

Para todos los comandos, puedes obtener ayuda completa con ollama --help o ollama <comando> --help.

Conceptos clave

• CLI: Interfaz de línea de comandos de Ollama.
• Model: Un modelo de lenguaje descargado.
• Tag: Identificador de versión o tamaño, por ejemplo :8b o :70b.
• Modelfile: Receta para crear o personalizar un modelo.
• Parameter: Configuración como temperatura o longitud de contexto.
• Serve: Iniciar el servidor de Ollama.

Gestión de modelos

Comando	Propósito
ollama pull <modelo>	Descargar o actualizar un modelo.
ollama run <modelo>	Iniciar un modelo y chatear de forma interactiva.
ollama list	Mostrar todos los modelos instalados.
ollama ps	Mostrar modelos cargados actualmente.
ollama rm <modelo>	Eliminar un modelo.
ollama cp <origen> <destino>	Copiar un modelo.
ollama show <modelo>	Mostrar detalles de un modelo.

Ejemplos:

ollama pull llama3.1
ollama pull llama3.1:70b
ollama pull qwen2.5:14b
ollama pull nomic-embed-text

Chat interactivo

ollama run llama3.1

Una vez iniciado, puedes escribir prompts directamente. Para salir del chat, usa /bye o Ctrl+D.

Pregunta única

ollama run llama3.1 "Explica la cuantización."

Información del modelo

ollama show llama3.1
ollama ps

ollama ps muestra qué modelo está cargado y si se ejecuta en CPU o GPU.

Modelfiles

Comando	Propósito
ollama create <nombre> -f Modelfile	Crear un modelo personalizado a partir de un Modelfile.
ollama show <modelo> --modelfile	Mostrar el Modelfile de un modelo existente.

Ejemplo de Modelfile:

FROM llama3.1

SYSTEM """
Eres un asistente preciso para inteligencia artificial local.
"""

PARAMETER temperature 0.5
PARAMETER num_ctx 4096

Creación:

ollama create mi-asistente -f Modelfile
ollama run mi-asistente

Funcionamiento del servidor

Comando	Propósito
ollama serve	Iniciar el servidor de Ollama.
ollama serve --host 0.0.0.0	Vincular a todas las interfaces.

Normalmente, Ollama se ejecuta como un servicio en segundo plano. Para desarrollo manual, ejecuta ollama serve en la terminal.

Endpoints API

Endpoint	Propósito
POST /api/generate	Generación única de texto.
POST /api/chat	Chat con historial de mensajes.
POST /api/embed	Generar embeddings.
GET /api/tags	Listar modelos instalados.
POST /v1/chat/completions	Chat compatible con OpenAI.

Ejemplo:

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3.1",
  "prompt": "Explica Ollama en tres oraciones."
}'

Opciones útiles

Comando	Propósito
ollama run llama3.1 --verbose	Mostrar información adicional.
ollama run llama3.1 --nowordwrap	Deshabilitar saltos de línea.

Secuencias de comandos frecuentes

Probar un modelo nuevo

ollama pull qwen2.5:14b
ollama run qwen2.5:14b

Copiar y adaptar un modelo para RAG

ollama cp llama3.1 mi-modelo-rag
ollama create mi-modelo-rag -f Modelfile
ollama run mi-modelo-rag

Liberar memoria

ollama ps
ollama rm llama3.1:70b
ollama rm modelo-antiguo

Consejos de uso

• Siempre usa nombres de modelo con el tag apropiado.
• Antes de actualizar, verifica si el modelo se está utilizando activamente.
• ollama ps te ayuda a detectar si se ejecuta en GPU o CPU.
• Con Modelfiles, puedes crear asistentes personalizados.

Obstáculos comunes

• Tag incorrecto: llama3.1 carga 8b, no 70b automáticamente.
• Modelo no cargado: Ejecuta ollama pull antes de ollama run.
• VRAM insuficiente: El modelo se inicia lentamente o se interrumpe.
• Servidor no accesible: Verifica OLLAMA_HOST y el estado del servicio.
• URL de API incorrecta: El endpoint compatible con OpenAI es /v1/chat/completions.

Enlaces adicionales

• BotServ.de Funciones de Ollama
• BotServ.de Rendimiento de Ollama
• BotServ.de API REST de Ollama
• BotServ.de Ollama Systemd
• BotServ.de Ciclo de vida del modelo Ollama

Preguntas frecuentes: Comandos de Ollama

¿Cómo veo todos los modelos instalados? Con ollama list.

¿Cómo inicio Ollama en segundo plano? Con ollama serve o como servicio Systemd.

¿Cómo creo un modelo personalizado? Con un Modelfile y ollama create.

¿Cómo verifico si un modelo se ejecuta en GPU? Con ollama ps o nvidia-smi.

¿Cuál es la diferencia entre pull y run? pull descarga el modelo, run lo inicia.

Fuentes y referencias

• Ollama Library: https://ollama.com/library
• Ollama Docs: https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/
• Ollama Modelfile: https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/modelfile.md

Ollama se controla mediante una CLI clara y accesible. Los comandos más importantes son pull, run, list, ps, rm y create. Con Modelfiles, puedes personalizar modelos según tus necesidades. La API REST permite integrar Ollama en tus propias aplicaciones. Si dominas los tags, el modo servidor y los endpoints API, podrás usar Ollama de forma eficiente para chat, RAG, programación y embeddings.