LaboratorioActivo

Laboratorio de IA local sobre Docker

Infraestructura propia para ejecutar modelos de lenguaje y flujos de automatización sin depender de servicios externos ni de una tarjeta de crédito.

El problema

Probar automatizaciones con modelos de lenguaje suele implicar contratar servicios por consumo. Para experimentar de verdad —equivocarse muchas veces, repetir, medir— eso se vuelve caro y condiciona lo que uno se anima a probar.

Cómo lo encaré

n8n autoalojado en Docker, con volumen persistente para no perder los flujos
Modelos ejecutándose íntegramente en GPU, verificando el reparto real entre memoria de vídeo y RAM
Comunicación entre contenedor y anfitrión resuelta y comprobada por línea de comandos antes de tocar ninguna interfaz
Cada flujo se prueba de punta a punta antes de darlo por bueno

Resultado

Flujo completo funcionando: disparador, consumo de API externa, transformación de datos y respuesta de un modelo local
Coste por ejecución: cero
Base sobre la que se construyó el clasificador de incidencias

Lo que aprendí

Tener un laboratorio propio cambia qué preguntas uno se hace. Cuando cada prueba no cuesta dinero, se prueban las ideas que parecen malas — y algunas no lo son.