Kodro y sus competidores: cómo montar IA offline con privacidad y bajo coste (2024)

Introducción

¿Cansado de que tus datos viajen a la nube cada vez que pruebas un modelo de lenguaje?

Con Kodro, AI‑Lab y LocalAI‑Playground puedes ejecutar LLMs ligeros (LLaMA‑7B, Mistral‑7B) directamente en tu portátil o servidor y mantener la información bajo tu control.

En 2024 la combinación de privacidad, bajo consumo de ancho de banda y costos casi nulos está impulsando búsquedas como “offline python AI tutorial” y “local AI sandbox”. En este artículo te muestro, paso a paso, cómo montar un entorno offline con Docker y Python, comparo las principales herramientas y te entrego scripts listos para usar.

Tabla comparativa de los principales simuladores offline

Tip: Si tu máquina solo tiene CPU, usa la versión int8 de los modelos; la pérdida de precisión es mínima para la mayoría de pruebas de conversación.

Paso a paso: montar un sandbox offline con Docker

1. Preparar el entorno

# 1.1 Instala Docker (versión 24+)
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh && sh get-docker.sh

# 1.2 Crea una carpeta de trabajo
mkdir -p $HOME/ai-offline && cd $HOME/ai-offline

2. Descargar el script de sincronización

# Guarda el script que usaremos para actualizar modelos cuando haya conexión
curl -L https://raw.githubusercontent.com/kodro-ai/kodro/main/sync_models.sh -o sync_models.sh
chmod +x sync_models.sh

3. Ejecutar Kodro (ejemplo con LLaMA‑7B)

# 3.1 Pull de la imagen oficial
docker pull kodro/engine:latest

# 3.2 Inicia el contenedor (puerto 5000 → UI web)
docker run -d \
  --name kodro \
  -p 5000:5000 \
  -v $HOME/ai-offline/models:/models \
  -e MODEL_PATH=/models/llama-7b-int8.gguf \
  kodro/engine:latest

Nota: La primera vez Docker descargará la imagen (~2 GB). Los pesos del modelo se descargan solo cuando ejecutas sync_models.sh.

4. Sincronizar modelos y datasets (modo offline)

# Ejecuta el script cada vez que tengas conexión a internet
./sync_models.sh \
  --repo https://github.com/kodro-ai/models \
  --dest $HOME/ai-offline/models \
  --filter "llama-7b-int8*"

El script usa git lfs y rsync para traer solo los archivos modificados, ahorrando ancho de banda.

5. Probar la inferencia desde Python

import requests, json

API_URL = "http://localhost:5000/v1/completions"
payload = {
    "model": "llama-7b-int8",
    "prompt": "¿Cuál es la capital de Chile?",
    "max_tokens": 32,
    "temperature": 0.7
}
resp = requests.post(API_URL, json=payload)
print(json.loads(resp.text)["choices"][0]["text"])

Resultado esperado:

Santiago es la capital de Chile.

Preguntas frecuentes (FAQ)

Casos de uso concretos

1. Clase de procesamiento de lenguaje natural (universidad)

• Objetivo: Que los estudiantes entrenen un modelo de clasificación de texto sin exponer datos de encuesta.
• Implementación: Cada alumno clona el repositorio kodro-examples/classify-text, ejecuta sync_models.sh una sola vez y entrena con python train.py --epochs 3.
• Resultado: Reducción del 85 % del tiempo de descarga y cumplimiento total del GDPR.

2. Startup fintech que procesa datos de clientes

• Objetivo: Generar respuestas automáticas a consultas de clientes sin enviar datos a OpenAI.
• Implementación: Deploy de Kodro en un servidor on‑premise con GPU RTX 3080, usando el endpoint interno /v1/completions.
• Ahorro: Aproximadamente 2 000 USD/mes en costos de API al procesar 5 M de tokens internamente.

3. Hobbyist que quiere experimentar con Mistral‑7B en Raspberry Pi 4

• Objetivo: Ejecutar un modelo de 7 B en una CPU ARM64.
• Implementación: Usa la versión int4 de Mistral‑7B (≈4 GB) y el contenedor localai-playground con --platform linux/arm64.
• Resultado: Inferencias de ~1 token/segundo, suficiente para chat de bajo volumen.

Conclusiones

1. Privacidad real: Ejecutar LLMs offline elimina la exposición de datos a terceros y facilita el cumplimiento de normativas como GDPR, LOPI o la Ley de Protección de Datos de México.
2. Ahorro de ancho de banda: Con el script de sincronización solo se descargan los cambios, lo que es esencial en regiones con conectividad limitada.
3. Coste operativo cercano a cero: Después de la inversión inicial en hardware, el gasto mensual es prácticamente solo electricidad.
4. Flexibilidad de desarrollo: Docker permite lanzar cualquier herramienta (Kodro, AI‑Lab, LocalAI) con un solo comando y escalar a GPUs más potentes cuando sea necesario.

Recomendación final: Si tu prioridad es la privacidad y el control total, empieza con Kodro (UI amigable y gestor de versiones). Si buscas mayor extensibilidad o trabajar en arquitectura ARM, prueba LocalAI‑Playground. En cualquier caso, la combinación de contenedores Docker y el script de sincronización te garantiza un entorno offline fiable y listo para producción.

Herramienta mencionada: Groq Cloud