LocalAI

API autoalojada compatible con OpenAI con LocalAI en Clore.ai

Ejecute una API compatible con OpenAI autohospedada con LocalAI.

Todos los ejemplos se pueden ejecutar en servidores GPU alquilados a través de CLORE.AI Marketplace.

Requisitos del servidor

Parámetro	Mínimo	Recomendado
RAM	8GB	16GB+
VRAM	6GB	8GB+
Red	200Mbps	500Mbps+
Tiempo de inicio	5-10 minutos	-

Importante: LocalAI tarda 5-10 minutos en inicializarse completamente en el primer arranque. HTTP 502 durante este tiempo es normal: el servicio está descargando y cargando modelos.

LocalAI es ligero. Para ejecutar LLMs (modelos 7B+), elija servidores con 16GB+ de RAM y 8GB+ de VRAM.

¿Qué es LocalAI?

LocalAI proporciona:

• Reemplazo directo de la API de OpenAI

• Soporte para múltiples formatos de modelos

• Generación de texto, imagen, audio y embeddings

• No se requiere GPU (pero es más rápido con GPU)

Modelos compatibles

Tipo	Formatos	Ejemplos
LLM	GGUF, GGML	Llama, Mistral, Phi
Embeddings	GGUF	all-MiniLM, BGE
Imágenes	Diffusers	SD 1.5, SDXL
Audio	Whisper	De voz a texto
TTS	Piper, Bark	Texto a voz

Despliegue rápido

Imagen Docker:

localai/localai:master-aio-gpu-nvidia-cuda-12

Puertos:

22/tcp
8080/http

No se necesita comando - el servidor se inicia automáticamente.

Verificar que funciona

Después del despliegue, encuentra tu http_pub URL en Mis Pedidos y probar:

# Comprobar si el servicio está listo
curl https://your-http-pub.clorecloud.net/readyz

# Listar modelos disponibles
curl https://your-http-pub.clorecloud.net/v1/models

# Obtener versión
curl https://your-http-pub.clorecloud.net/version

Si obtiene HTTP 502, espere 5-10 minutos: LocalAI tarda más en inicializarse que otros servicios.

Modelos preinstalados

LocalAI viene con varios modelos disponibles listos para usar:

Nombre del modelo	Tipo	Descripción
gpt-4	Chat	LLM de propósito general
gpt-4o	Chat	LLM de propósito general
gpt-4o-mini	Chat	LLM más pequeño y rápido
whisper-1	STT	De voz a texto
tts-1	TTS	Texto a voz
text-embedding-ada-002	Embeddings	Vectores de 384 dimensiones
jina-reranker-v1-base-en	Reordenamiento	Reordenamiento de documentos

Estos modelos funcionan inmediatamente después del arranque sin configuración adicional.

Accediendo a tu servicio

Cuando se despliega en CLORE.AI, acceda a LocalAI a través de la http_pub URL:

# Completado de chat
curl https://your-http-pub.clorecloud.net/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "gpt-4",
        "messages": [{"role": "user", "content": "¡Hola!"}]
    }'

Todo localhost:8080 los ejemplos a continuación funcionan cuando está conectado vía SSH. Para acceso externo, reemplace con su https://your-http-pub.clorecloud.net/ URL.

Despliegue con Docker (alternativa)

docker run -d \
    --gpus all \
    -p 8080:8080 \
    -v /workspace/models:/models \
    -e THREADS=4 \
    -e CONTEXT_SIZE=4096 \
    localai/localai:master-aio-gpu-nvidia-cuda-12

Descargar modelos

Desde la galería de modelos

LocalAI tiene una galería de modelos incorporada:

# Listar modelos disponibles
curl http://localhost:8080/models/available

# Instalar desde la galería
curl http://localhost:8080/models/apply -d '{"id": "mistral-7b-instruct"}'

Desde Hugging Face

mkdir -p /workspace/models

# Llama 3.1 8B GGUF
wget https://huggingface.co/bartowski/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF/resolve/main/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf \
    -O /workspace/models/llama-3.1-8b.gguf

# Mistral 7B GGUF
wget https://huggingface.co/bartowski/Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF/resolve/main/Mistral-7B-Instruct-v0.3-Q4_K_M.gguf \
    -O /workspace/models/mistral-7b.gguf

Configuración del modelo

Cree un archivo YAML de configuración para cada modelo:

models/llama-3.1-8b.yaml:

name: llama-3.1-8b
backend: llama-cpp
parameters:
  model: llama-3.1-8b.gguf
  context_size: 4096
  threads: 8
  gpu_layers: 35
template:
  chat: |
    {{.Input}}
    ### Respuesta:
  completion: |
    {{.Input}}

Uso de la API

Chat Completions (compatible con OpenAI)

import openai

# Para acceso externo, use su URL http_pub:
client = openai.OpenAI(
    base_url="https://your-http-pub.clorecloud.net/v1",
    api_key="no-necesaria"
)

# O vía túnel SSH:
# client = openai.OpenAI(base_url="http://localhost:8080/v1", api_key="not-needed")

response = client.chat.completions.create(
    model="mistral-7b",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Eres un asistente útil."},
        {"role": "user", "content": "Explique la computación cuántica en términos simples."}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=500
)

print(response.choices[0].message.content)

Streaming

stream = client.chat.completions.create(
    model="mistral-7b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Escribe un poema sobre la IA"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

Embeddings

response = client.embeddings.create(
    model="all-minilm",
    input="The quick brown fox jumps over the lazy dog"
)

embedding = response.data[0].embedding
print(f"Dimensión del embedding: {len(embedding)}")

Generación de imágenes

response = client.images.generate(
    model="stablediffusion",
    prompt="un hermoso atardecer sobre montañas",
    size="512x512",
    n=1
)

image_url = response.data[0].url

Ejemplos con cURL

Chat

curl https://your-http-pub.clorecloud.net/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "mistral-7b",
        "messages": [{"role": "user", "content": "¡Hola!"}]
    }'

Embeddings

curl https://your-http-pub.clorecloud.net/v1/embeddings \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "text-embedding-ada-002",
        "input": "Su texto aquí"
    }'

Respuesta:

{
  "data": [{"embedding": [0.1, -0.2, ...], "index": 0}],
  "model": "text-embedding-ada-002",
  "usage": {"prompt_tokens": 4, "total_tokens": 4}
}

Texto a voz (TTS)

curl https://your-http-pub.clorecloud.net/v1/audio/speech \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "tts-1",
        "input": "¡Hola, bienvenido a LocalAI!",
        "voice": "alloy"
    }' \
    --output speech.wav

Voces disponibles: alloy, echo, fable, onyx, nova, shimmer

Voz a texto (STT)

curl https://your-http-pub.clorecloud.net/v1/audio/transcriptions \
    -F "file=@audio.mp3" \
    -F "model=whisper-1"

Respuesta:

{"text": "Texto transcrito aquí..."}

Reordenamiento

Reordenar documentos por relevancia a una consulta:

curl https://your-http-pub.clorecloud.net/v1/rerank \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "jina-reranker-v1-base-en",
        "query": "¿Qué es el aprendizaje automático?",
        "documents": [
            "El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA",
            "El clima está agradable hoy",
            "El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales"
        ],
        "top_n": 2
    }'

Respuesta:

{
  "results": [
    {"index": 0, "relevance_score": 0.95},
    {"index": 2, "relevance_score": 0.82}
  ]
}

Referencia completa de la API

Endpoints estándar (compatibles con OpenAI)

Endpoint	Método	Descripción
/v1/models	GET	Listar modelos disponibles
/v1/chat/completions	POST	Completación de chat
/v1/completions	POST	Completación de texto
/v1/embeddings	POST	Generar embeddings
/v1/audio/speech	POST	Texto a voz
/v1/audio/transcriptions	POST	De voz a texto
/v1/images/generations	POST	Generación de imágenes

Endpoints adicionales

Endpoint	Método	Descripción
/readyz	GET	Comprobación de disponibilidad
/healthz	GET	Comprobación de salud
/version	GET	Obtener la versión de LocalAI
/v1/rerank	POST	Reordenamiento de documentos
/models/available	GET	Listar modelos de la galería
/models/apply	POST	Instalar modelo desde la galería
/swagger/	GET	Documentación Swagger UI
/metrics	GET	Métricas de Prometheus

Obtener versión

curl https://your-http-pub.clorecloud.net/version

Respuesta:

{"version": "v2.26.0"}

Documentación Swagger

Ábralo en el navegador para documentación interactiva de la API:

https://your-http-pub.clorecloud.net/swagger/

Aceleración por GPU

Backend CUDA

# En la configuración del modelo
parameters:
  gpu_layers: 35  # Número de capas en la GPU
  f16: true       # Usar FP16

Descarga completa a GPU

parameters:
  gpu_layers: 99  # Todas las capas en la GPU
  main_gpu: 0     # ID de GPU primaria

Múltiples modelos

LocalAI puede servir múltiples modelos simultáneamente:

models/
├── llama-3.1-8b.yaml
├── llama-3.1-8b.gguf
├── mistral-7b.yaml
├── mistral-7b.gguf
├── whisper.yaml
└── whisper-base.bin

Acceda a cada uno mediante el nombre del modelo en las llamadas a la API.

Ajuste de rendimiento

Para velocidad

parameters:
  threads: 8
  gpu_layers: 99
  batch_size: 512
  use_mmap: true
  use_mlock: true

Para memoria

parameters:
  gpu_layers: 20  # Descarga parcial
  context_size: 2048  # Contexto más pequeño
  batch_size: 256

Benchmarks

Modelo	GPU	Tokens/seg
Llama 3.1 8B Q4	RTX 3090	~100
Mistral 7B Q4	RTX 3090	~110
Llama 3.1 8B Q4	RTX 4090	~140
Mixtral 8x7B Q4	A100	~60

Benchmarks actualizados en enero de 2026.

Solución de problemas

HTTP 502 en la URL http_pub

LocalAI tarda más en iniciarse que otros servicios. Espere 5-10 minutos y vuelva a intentar:

# Comprobar disponibilidad
curl https://your-http-pub.clorecloud.net/readyz

# Comprobar salud
curl https://your-http-pub.clorecloud.net/healthz

El modelo no carga

• Compruebe la ruta del archivo en el YAML

• Verifique la compatibilidad del formato GGUF

• Compruebe la VRAM disponible

Respuestas lentas

• Aumente gpu_layers

• Habilite use_mmap

• Reducir context_size

Memoria insuficiente

• Reducir gpu_layers

• Use cuantización más pequeña (Q4 en lugar de Q8)

• Reducir el tamaño del lote

Problemas con la generación de imágenes

Stable Diffusion puede tener problemas de compatibilidad con CUDA en algunas configuraciones de GPU. Si encuentra errores de CUDA con la generación de imágenes, considere usar una imagen dedicada de Stable Diffusion en su lugar.

Estimación de costos

Tarifas típicas del mercado de CLORE.AI:

GPU	VRAM	Precio/día	Bueno para
RTX 3060	12GB	$0.15–0.30	Modelos 7B
RTX 3090	24GB	$0.30–1.00	Modelos 13B
RTX 4090	24GB	$0.50–2.00	Inferencia rápida
A100	40GB	$1.50–3.00	Modelos grandes

Precios en USD/día. Las tarifas varían según el proveedor: consulte CLORE.AI Marketplace para las tarifas actuales.

Próximos pasos

• Inferencia vLLM - Mayor rendimiento

• Guía de Ollama - Configuración más simple

• RAG con LangChain - Construir aplicaciones