Guía completa para instalar y configurar Ollama en Windows 11 paso a paso

Ollama ha irrumpido con fuerza en el mundo de la inteligencia artificial al permitir ejecutar modelos avanzados como Llama, DeepSeek y muchos otros directamente en tu ordenador, sin depender de servidores remotos. Si utilizas Windows 11 y te preguntas cómo tener estos modelos funcionando de manera local, sin complicaciones y con tu privacidad por delante, has llegado al sitio adecuado.

En este artículo te mostraremos no solo cómo instalar Ollama en Windows 11, sino también cómo configurar el entorno, optimizar el espacio en disco y aprovechar todas las funcionalidades clave. Todo ello explicado de la forma más natural posible y agrupando los mejores trucos y buenas prácticas para que no te quede ninguna duda en el proceso.

¿Qué es Ollama y para qué sirve?

Ollama es una aplicación multiplataforma (compatible con Windows, macOS y Linux) que sirve de puerta de entrada para ejecutar potentes modelos de inteligencia artificial en tu propio equipo. No se trata de una simple herramienta de chat, sino de una solución abierta que te permite descargar, gestionar y poner en funcionamiento LLMs (Large Language Models) localmente, sin que tus datos salgan de tu equipo y sin necesidad de conexión a Internet una vez descargados los modelos.

Esto significa que puedes interactuar con modelos como Llama, DeepSeek, Phi, Mistral, Qwen, Llava o Gemma desde la consola de tu ordenador, con la ventaja añadido de proteger tu privacidad, eludir posibles restricciones web y utilizar la inteligencia artificial sin depender de servicios en la nube.

Además, Ollama opera mediante comandos en la terminal (símbolo del sistema o PowerShell), lo que lo hace aún más ligero y flexible. No obstante, también puedes añadir una interfaz gráfica como Open WebUI para una experiencia más visual, de la que también hablaremos más adelante.

Requisitos previos para usar Ollama en Windows 11

Antes de lanzarte a instalar Ollama, es importante tener en cuenta algunos requisitos mínimos y recomendaciones para evitar problemas durante la instalación y uso. A continuación, te detallamos todo lo necesario:

• Windows 10 (22H2) o Windows 11 (cualquier edición moderna).
• Tarjeta gráfica NVIDIA o AMD Radeon (opcional, pero recomendable para obtener mayor rendimiento). En caso de tener GPU, asegúrate de tener instalados los drivers NVIDIA actualizados o los controladores de AMD Radeon para sacar el máximo partido a la aceleración por hardware.
• Al menos 8 GB de memoria RAM para modelos de 7B parámetros, 16 GB para modelos de 13B, y 32 GB para modelos mayores (por ejemplo, 33B).
• Espacio libre en disco: la instalación ocupa alrededor de 4 GB inicialmente, pero los modelos grandes pueden necesitar decenas o incluso cientos de gigabytes adicionales dependiendo de cuántos instales.

Recuerda que, según la documentación de Ollama, la instalación no requiere derechos de administrador y, por defecto, todo se instala en tu carpeta personal, lo que facilita el proceso y la personalización.

Cómo instalar Ollama en Windows 11: pasos detallados

Vamos a repasar el proceso de instalación de Ollama paso a paso para evitar errores y conseguir que esté listo en cuestión de minutos.

1. Descarga del instalador

Dirígete a la página oficial en ollama.com/download/windows y selecciona el instalador para Windows. Es un archivo llamado OllamaSetup.exe.

2. Ejecución del instalador

Haz doble clic sobre el archivo descargado y sigue los pasos del asistente. Por defecto, Ollama se instalará en tu directorio de usuario (C:\Users\[usuario]\.ollama), pero puedes establecer una ruta personalizada ejecutando el instalador desde la terminal con el siguiente comando:

OllamaSetup.exe /DIR="C:/Apps/ollama"

Esto es útil si deseas gestionar el espacio en tu disco o tienes múltiples unidades.

3. Ajustar la ubicación de los modelos

Si quieres que los modelos descargados se almacenen en otra carpeta diferente a la predeterminada, puedes configurar la variable de entorno OLLAMA_MODELS:

1. Abre la Configuración de Windows y busca “variables de entorno”.
2. Haz clic en «Editar las variables de entorno del sistema» y luego en «Variables de usuario”.
3. Pulsa «Nuevo…», escribe como nombre de la variable OLLAMA_MODELS y como valor la ruta deseada, por ejemplo: C:\Apps\ollama\models.

Cuando cambias esta ruta, es importante cerrar y volver a abrir Ollama o tu terminal para que el cambio tenga efecto.

Instalando y ejecutando modelos de IA en Ollama

Con Ollama ya instalado, el siguiente paso es elegir y poner en marcha los modelos que desees probar.

1. Búsqueda de modelos

Dirígete a ollama.com/search. Allí encontrarás todos los modelos de IA disponibles. En cada ficha de modelo (por ejemplo, un Llama 3 de Meta), podrás elegir entre diferentes versiones y copiar el comando necesario para descargarlo y ejecutarlo.

2. Descarga y lanzamiento de modelos

Abre una terminal de Windows: puedes usar PowerShell o el Símbolo del sistema (CMD).

Para descargar y ejecutar un modelo, basta con escribir (reemplazando “llama3.2:3b” por el modelo elegido):

ollama run llama3.2:3b

El sistema comenzará a descargar el modelo (el proceso puede tardar según el tamaño del modelo y la velocidad de tu conexión). Una vez descargado, podrás empezar a interactuar con él directamente desde la terminal. El prompt cambiará a >>>, indicando que el modelo está listo y esperando instrucciones.

3. Listado y gestión de modelos

Para ver qué modelos tienes descargados:

ollama list

Y si quieres eliminar un modelo que ya no uses para liberar espacio, utiliza:

ollama rm nombre-del-modelo

Personalización avanzada: cambiar ubicación e integración con Open WebUI

Ollama permite modificar dónde se instalan tanto la aplicación como los modelos, como hemos explicado anteriormente, pero si quieres ir un paso más allá, puedes integrar Ollama con Open WebUI y otras herramientas.

Instalación y configuración de Open WebUI

Open WebUI te proporciona una interfaz gráfica para controlar Ollama de una manera mucho más visual e intuitiva. El proceso recomendado incluye el uso de Python 3.11 y uv:

1. Descarga e instala Python 3.11 desde la web oficial de Python. Durante la instalación, marca la casilla “Add Python 3.11 to PATH”.
2. Instala uv abriendo una terminal y escribiendo:

   powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

   Comprueba que la variable PATH contiene el directorio C:\Users\[usuario]\.local\bin. Si quieres personalizar la ruta de uv, puedes ejecutar:

   powershell -ExecutionPolicy ByPass -c {$env:UV_INSTALL_DIR = "C:\Apps\uv\bin";irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex}

3. Crea carpeta para Open WebUI como por ejemplo C:\Apps\open-webui\data.
4. Inicia Open WebUI con el siguiente comando en PowerShell:

   $env:DATA_DIR="C:\Apps\open-webui\data"; uvx --python 3.11 open-webui@latest serve

5. Abre tu navegador y visita localhost:8080.
6. Crea tu cuenta local, selecciona un modelo y comienza a experimentar con prompts visualmente.

Si quieres facilitar el acceso, puedes crear un acceso directo en Windows con los comandos adecuados mediante scripts .ps1 y .bat para que abrir la interfaz sea tan fácil como hacer doble clic en el escritorio.

Otras personalizaciones y consejos

En sistemas con poco espacio o necesidades especiales, puedes instalar Python, Ollama, uv, pip y otros componentes en rutas concretas como C:\Apps para centralizar la administración de aplicaciones y modelos. Esto es posible utilizando parámetros de instalación y modificando variables de entorno en las configuraciones del usuario.

Por ejemplo: para que la cache de pip se almacene en un directorio personalizado, crea un archivo pip.ini (en %APPDATA%\pip\) y añade:

[global]
cache-dir = C:\Apps\pip\cache

Con uv ocurre igual; puedes cambiar su caché creando la variable UV_CACHE_DIR y poniendo como valor la ruta deseada.

Comandos útiles y gestión de sesiones

Ollama está pensado para uso ágil en terminal, así que incluye varios comandos rápidos:

• /? – Lista completa de comandos y opciones disponibles.
• /bye – Finaliza la sesión actual con el modelo.
• /show – Muestra información del modelo en uso.
• /clear – Borra el contexto o historial de la sesión.

Además, puedes crear múltiples sesiones de chat, y cada conversación mantendrá su propio contexto, como si estuvieras chateando con ChatGPT en diferentes ventanas.

Rendimiento: ¿qué modelo elegir según tu equipo?

El rendimiento de Ollama dependerá mucho de tu hardware, sobre todo de la cantidad de RAM disponible y si dispones de aceleración por GPU.
Modelos pequeños como Llama 3.2 (alrededor de 2 GB) pueden ejecutarse incluso en portátiles modestos, mientras que los modelos grandes como Gemma2:27b requerirán mucha más RAM y potencia.

Durante las pruebas en equipos estándar (por ejemplo, portátiles equipados con CPUs modernas), la utilización media de CPU para modelos base ronda el 50 %. La NPU (Unidad de Procesamiento Neural) todavía no se usa por defecto en muchos casos y, sorprendentemente, la memoria RAM no suele saturarse a menos que uses modelos realmente grandes.

Para mejorar el rendimiento en función de las capacidades de tu equipo, ajusta el peso y tipo de modelo que utilizas.

Solución de problemas frecuentes

Si durante el proceso algo no sale como esperabas, Ollama almacena los registros y archivos clave en diferentes rutas. Puedes acceder fácilmente desde el explorador de Windows usando:

• %LOCALAPPDATA%\Ollama para ver logs y actualizaciones.
• %LOCALAPPDATA%\Programs\Ollama para binarios principales.
• %HOMEPATH%\.ollama para modelos y configuraciones del usuario.
• %TEMP% para archivos temporales usados durante instalaciones o ejecuciones.

Cambiar la fuente de tu terminal puede mejorar la visualización si ves caracteres extraños durante la descarga de modelos (especialmente en Windows 10). Y si necesitas desinstalar Ollama, puedes hacerlo desde “Agregar o quitar programas” en la configuración de Windows.

API y automatización con Ollama

Ollama ofrece una API local en http://localhost:11434 a la que puedes acceder fácilmente, por ejemplo, desde PowerShell o mediante peticiones HTTP, para integrar modelos IA en tus propias aplicaciones, scripts o flujos de trabajo. Esto permite automatizar tareas o crear soluciones personalizadas sin depender de internet ni de terceros.

¿Qué modelos se pueden usar en Ollama?

El catálogo crece constantemente. Actualmente es posible ejecutar modelos como Llama (todas sus variantes), DeepSeek, Phi, Mistral, Qwen, Llava, Gemma y varios más. Puedes consultar el listado completo y descargar cualquier modelo desde ollama.com/search, eligiendo los que mejor se adapten a las características de tu equipo y a tus necesidades.

Es recomendable experimentar con modelos ligeros si tu hardware es limitado. Probar diferentes opciones ayuda a encontrar un equilibrio entre velocidad, rendimiento y calidad de respuesta.

Ventajas de Ollama frente a otras plataformas

Ollama destaca por ser una iniciativa de código abierto, actualizable, modulable y sin coste de uso. Además, su gran flexibilidad permite controlar dónde van los datos, la localización de archivos y la integración con otros servicios. No exige registrarse ni enviar información fuera de tu máquina.

Por otro lado, la comunidad en torno a Ollama está en constante crecimiento y los modelos disponibles aumentan, lo que asegura compatibilidad y soporte a largo plazo.

Instalar y usar Ollama en Windows 11 resulta accesible incluso para quienes no tienen experiencia avanzada: solo requiere descargar el instalador, configurar mínimamente las rutas si buscas personalización y seleccionar los modelos que mejor se ajusten a tu hardware y necesidades. Apostar por la IA local permite mayor autonomía y privacidad en la era de la inteligencia artificial. Con los pasos y trucos presentados, tendrás acceso tanto a la terminal como a opciones visuales si quieres interfaces gráficas, adaptándose a tu forma de trabajar.