Principiante 4 minOllama

Instalar Ollama en Linux

Linux es el sistema operativo nativo de Ollama: aquel en el que mejor funciona, en el que se actualiza de forma más limpia y en el que tienes más control. Esta guía cubre Ubuntu/Debian/Fedora con systemd, la configuración de las GPU NVIDIA y AMD, y cómo exponer el servidor en tu red local sin estropearlo todo.

Por Mohamed Meguedmi·Actualización 2026-03-25·Probado en Ubuntu 24.04

#¿Por qué Linux para la IA local?

Tres razones prácticas: los controladores de GPU (CUDA, ROCm) son más estables en Linux que en Windows, las herramientas de línea de comandos se integran de forma natural y los laboratorios domésticos funcionan con Linux por defecto. Añade systemd para que Ollama se inicie de forma ordenada al arrancar el sistema.

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Distribuciones probadas
Esta guía se ha validado en Ubuntu 22.04 y 24.04, Debian 12 y Fedora 40. Los pasos son idénticos, salvo por las diferencias en el gestor de paquetes.

#Prerrequisitos

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Núcleo 5.10+
Cualquier distribución razonable en 2026. uname -r para comprobarlo.
curl ou wget
Para descargar el script de instalación.
sudo / root
La instalación escribe en /usr/local/bin y crea un servicio systemd.
10 GB de disco
Los modelos se almacenan por defecto en /usr/share/ollama/.ollama/models.

#1. Instalación en una línea

Terminal
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

El script detecta tu distribución, instala el binario en /usr/local/bin/ollama, crea un usuario del sistema llamado ollama, despliega una unidad de systemd e inicia el servicio. 30 segundos.

!
Curl | sh: verifica si es necesario
Pasar un script a sh mediante una tubería es práctico, pero opaco. En un contexto profesional, descárgalo primero (curl -o install.sh https://ollama.com/install.sh), revísalo y luego ejecútalo.
Verificación
ollama --version
systemctl status ollama

#2. Servicio systemd

El servicio se crea en /etc/systemd/system/ollama.service. Para personalizarlo (por ejemplo, cambiar el directorio de modelos o hacerlo accesible en la LAN):

Terminal
sudo systemctl edit ollama

Agrega las variables de entorno útiles en la sección [Service]:

Configuración de anulación de systemd
[Service]
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
Environment="OLLAMA_MODELS=/mnt/ssd/ollama-models"
Environment="OLLAMA_KEEP_ALIVE=30m"
Environment="OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=2"
Aplicar
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama
sudo journalctl -u ollama -f  # logs live

#3. GPU NVIDIA

Ollama detecta CUDA automáticamente si los drivers están instalados. Verificación:

Terminal
nvidia-smi
# Si la commande n'existe pas :
sudo apt install nvidia-driver-550  # Ubuntu
sudo dnf install akmod-nvidia       # Fedora
→
Container Toolkit (opcional)
Si pasas a ejecutar Ollama en Docker, instala nvidia-container-toolkit para que la GPU esté disponible dentro del contenedor. De lo contrario, Docker no tiene acceso a ella.
Probar con un modelo
ollama run mistral "Bonjour"
# Dans un autre terminal :
ollama ps  # colonne PROCESSOR doit dire 100% GPU

#4. GPU AMD (ROCm)

Las tarjetas Radeon RX 6000, 7000 e Instinct son compatibles mediante ROCm. La instalación es más delicada que con CUDA, pero funciona.

Ubuntu 22.04/24.04
wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/6.0/ubuntu/jammy/amdgpu-install_6.0.60000-1_all.deb
sudo apt install ./amdgpu-install_6.0.60000-1_all.deb
sudo amdgpu-install --usecase=rocm
sudo usermod -aG render,video $USER
# reboot
!
Tarjetas sin soporte oficial
Si tu GPU no está en la lista oficial de AMD (por ejemplo: RX 6600, 6700), usa HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 como variable de entorno. Esto fuerza a ROCm a tratar la tarjeta como una gfx1030.

#5. Exponer en la red local

Por defecto, Ollama solo escucha en localhost:11434. Para que otro equipo o un Raspberry Pi pueda consultarlo:

En la configuración override de systemd
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
Environment="OLLAMA_ORIGINS=http://192.168.1.*"
Firewall
sudo ufw allow from 192.168.1.0/24 to any port 11434
!
Nunca lo expongas en Internet
Ollama no tiene autenticación nativa. Si quieres exponerlo más allá de la LAN, coloca delante un proxy inverso (Caddy, nginx) con autenticación básica o JWT.

#Solución de problemas

systemctl status ollama → failed
Comprobar journalctl -u ollama -n 50. Causas frecuentes: el puerto 11434 ya está en uso o hay problemas de permisos en el directorio models.
GPU no detectado
nvidia-smi y rocminfo deben responder. De lo contrario: controladores. A menudo es necesario reiniciar después de la instalación.
Modelo lento, 100% CPU
ollama ps no muestra la GPU. ¿Los controladores están bien, pero la variable CUDA_VISIBLE_DEVICES está mal configurada? Comprueba el entorno del servicio.
Espacio insuficiente
Mueve OLLAMA_MODELS a un SSD más grande. No olvidar chown -R ollama:ollama en el nuevo directorio.
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