Versión resumida y en español del blueprint para montar tu propio stack de IA local, apodado Frankenstack. No es un tutorial paso a paso, sino una guía práctica con herramientas, notas y advertencias para que ajustes expectativas y evites cuellos de botella. Requiere CPU y GPU potentes y bastante espacio en disco.
Componentes del Frankenstack: software LLM, generación de imágenes con Stable Diffusion, texto a voz, búsqueda web integrada y todo unificado en un único front end.
Especificaciones de referencia usadas para validar esta configuración: portátil Alienware 15 R4 modificado del año 2018, GPU Nvidia GTX 1070 8 GB en el portátil, GPU externa Nvidia RTX 3060 12 GB en dock AGA, Intel i7, 32 GB de RAM, unidades NVMe, uso de almacenamiento aprox 120 GB con unos 8 modelos entre LLM y SD.
LLM con LM Studio: interfaz avanzada con ajustes finos de rendimiento y funciones experimentales, posibilidad de offload de caché KV para acelerar a costa de calidad variable, ejecución simultánea de varios modelos si el hardware lo permite y descarga directa de modelos desde Hugging Face. Consejo práctico: pruébalo antes de buscar alternativas como Ollama si trabajas por CLI.
Modelos recomendados y casos de uso: GPT-OSS 20B para razonamiento y uso de herramientas, permite niveles bajo medio alto con latencias aproximadas de 2 s a 2 min y emplea 3 a 4 B de parámetros activos para aligerar recursos; Mythalion 13B para escritura creativa, chat ágil y prompts de Stable Diffusion, no apto para código; Deepseek Coder R1 para scripts complejos y sesiones largas de programación, es el más lento pero muy fiable con bloques extensos.
Modelos de visión: si necesitas visión, empieza por 7B y prueba. El número de parámetros no garantiza rendimiento en tu máquina, ajusta a la VRAM disponible.
Stable Diffusion con A1111: GUI directa con controles profundos para LoRA, img2img y VAE. Uso típico para portadas y conceptos de personaje. Modelo por defecto RevAnimated. Alternativa posible ComfyUI con enfoque de nodos si prefieres flujos visuales.
Texto a voz con Chatterbox: alternativa local a servicios comerciales, reproduce en streaming por fragmentos, clonado de voz con ResembleAI usando un clip de 10 s, cambio de voz predeterminada editando el script del proyecto. En pruebas, otras opciones como Tortoise o Coqui ofrecieron peor resultado.
Búsqueda web con SearXNG: meta buscador que consulta a la vez motores como Google, DuckDuckGo o Brave, ideal para que el LLM agregue fuentes en una sola consulta. Recomendable enrutar por Cloudflare Warp para privacidad; Tor es opcional.
Frontend con OpenWebUI: panel central para gestionar múltiples modelos, bases de conocimiento y herramientas, evaluar respuestas del LLM, ejecutar pipelines y código, y administrar bases de datos. Integra TTS con reproducción automática opcional y botón de altavoz manual. Modo offline disponible activando Offline_Mode true. Branding personalizable y licencia de pago si superas 50 usuarios comerciales.
Prompts y personas: define prompt base en LM Studio, añade prompts de máxima prioridad desde el panel admin de OpenWebUI y superpón prompts por usuario según necesidad.
Lanzador en Linux: crea un alias como aistart para lanzar los servicios en secuencia y repartir bien los recursos. LM Studio aún no carga el último modelo de forma automática. El modo debug puede abrir varias terminales para monitorización. Ojo con la asignación de GPU, verifícala en el panel de NVIDIA si no se respeta de forma automática.
Por qué evité Docker: en Linux apareció conflicto con direcciones localhost y la complejidad adicional de dependencias rompía la pila con más facilidad. En Windows quizá no tengas este problema, pero cuanto más simple, mejor.
Exposición segura a Internet: necesitas un dominio y un túnel de Cloudflare apuntando a OpenWebUI en tu máquina local. Podrás acceder a tu Frankenstack desde cualquier lugar, incluso móvil. La documentación oficial o un asistente de IA te guiarán en minutos.
Conclusiones prácticas: no esperes que todo funcione perfecto a la primera. La resolución de problemas forma parte del proceso y compensa. Itera, experimenta, optimiza. Más adelante podría publicarse un tutorial completo para ambos sistemas operativos.
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Éxitos con tu Frankenstack y recuerda: cada ajuste que domines hoy te ahorrará horas mañana.