BT-04 · IA local · 7 capítulos
La GPU que no se usa, el error 500, el contexto que se corta y las respuestas vacías: causa medida y arreglo comprobado.
Un libro corto para cuando Ollama ya está instalado y algo no va: va por CPU, da error 500, no lee el documento entero o devuelve una respuesta vacía. Cada capítulo empieza por el síntoma literal y termina con la comprobación de que quedó arreglado.
Sale del libro completo IA local sin humo en Windows, que lo amplía.
Pagas aquí mismo, sin salir de la web. Al terminar descargas el PDF y todo el paquete.
PDF sin registro: portada, índice completo y el primer capítulo tal cual va en el libro.
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Para quién
Usuarios de Windows que ya tienen Ollama (o lo van a instalar) y saben abrir PowerShell y pegar un comando. No hace falta programar.
Resultado
Leer el registro de Ollama y encontrar en él la causa de cada fallo.
Cortar la conexión a ollama.com al arrancar y comprobarlo con un script.
Saber si va por GPU o por CPU y arreglarlo.
Resolver el error 500 al cargar un modelo que no cabe.
Subir el contexto para que el modelo vea el documento entero.
Desactivar el razonamiento cuando se come la respuesta y obtener JSON válido.
Dejar una configuración estable con una tabla «tu VRAM → qué modelo probar primero».
Índice completo · 7 capítulos
Los títulos son los del manuscrito. Cada capítulo termina en una decisión que se puede comprobar.
Lo probamos · laboratorio
Ollama 0.40.14 en un PC con Windows 11, RTX 5060 Ti de 16 GB y 31 GB de RAM, medido el 04/11/2026.
| Modelo | Con GPU | Solo CPU |
|---|---|---|
| qwen3.5:4b | 92–95 t/s | 11,9 t/s |
| qwen3.5:9b | 56–58 t/s | 5,7 t/s |
Fuente: Laboratorio BeautyThings, 04/11/2026. Cifras de un equipo concreto.
Laboratorio · con datos
Paquete digital
Archivos abiertos: PDF, Markdown, CSV y Python. Sin cuentas, sin instaladores de terceros y sin suscripciones.
BeautyThings-ollama-windows-cuando-falla.pdfEl libro, con índice navegable.
scripts/Ocho scripts de PowerShell: diagnóstico del registro, comprobación de red, arranque portable, configuración, medición, prueba del razonamiento, contar tokens y liberar VRAM. Más un Modelfile de ejemplo.
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Los documentos son 100 % ficticios: actas, facturas y correos inventados para poder equivocarse sin riesgo. Las cifras sí son reales: son lo que midió el laboratorio el 04/11/2026 sobre esos documentos, con corrección automática por código.
Sí: los síntomas, las líneas del registro y los arreglos son los mismos. Las velocidades y la tabla de VRAM se midieron en 16 GB; las filas de 8 y 12 GB van marcadas como deducidas.
Lo medido es con NVIDIA. Para AMD el libro remite a los requisitos de la documentación oficial de Ollama y lo dice en cada caso.
OpenCode envía unos 23.000 tokens en cada petición y Ollama arranca con 4.096: por eso «no hace nada». Aquí está la causa medida, el arreglo y la configuración que no filtra tu encargo a la nube.
Un método para convertir trabajo con documentos en sistemas revisables: entrada conocida, instrucciones versionadas, criterios de aceptación y una persona que aprueba.
Decide si una configuración local cumple tus criterios para tus documentos y, si no, sal sin perder trabajo ni comprar hardware a ciegas.