Guía de configuración de Ollama

Paso 1. Instalar Ollama

Ollama es la app gratuita que ejecuta modelos de IA en tu propio equipo. Descarga desde la web oficial el instalador para tu sistema.

• macOS: abre el archivo descargado, arrastra Ollama a Aplicaciones y ábrelo. Mientras funciona, aparece un icono de llama en la barra de menús.
• Windows: ejecuta OllamaSetup.exe y sigue las indicaciones. Ollama se inicia en segundo plano y muestra un icono en la bandeja.
• Linux: ejecuta el script de una línea de abajo, que también configura el servicio en segundo plano.

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Para comprobar que funciona, abre http://localhost:11434 en el navegador. Deberías ver «Ollama is running».

Paso 2. Permitir que mysnipbox se conecte (OLLAMA_ORIGINS)

macOS

1. 1Cierra Ollama desde su icono de la barra de menús.
2. 2Abre Terminal y ejecuta el comando de abajo. Define la variable para las apps que abras a partir de ahora.
3. 3Vuelve a abrir Ollama.

launchctl setenv OLLAMA_ORIGINS "*"

¿Prefieres la terminal? Cierra la app de Ollama y arranca el servidor tú mismo con el comando de abajo, dejando esa ventana abierta:

OLLAMA_ORIGINS="*" ollama serve

launchctl setenv solo dura hasta que reinicias el Mac, así que vuelve a ejecutarlo tras reiniciar (o añádelo a un script de inicio de sesión).

Windows

1. 1Cierra Ollama desde la bandeja del sistema (clic derecho en su icono → Quit).
2. 2Abre el menú Inicio, busca Editar las variables de entorno de tu cuenta y ábrelo.
3. 3En Variables de usuario, haz clic en Nueva…, escribe OLLAMA_ORIGINS como nombre de la variable y * como valor, y pulsa Aceptar.
4. 4Vuelve a iniciar Ollama desde el menú Inicio.

Linux (systemd)

Ejecuta sudo systemctl edit ollama.service, añade las dos líneas de abajo, guarda y ejecuta sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart ollama.

[Service]
Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"

Paso 3. Descargar los modelos recomendados

mysnipbox usa dos tipos de modelo. Puedes descargarlos desde la propia app con un clic o desde la terminal. ollama run descarga el modelo la primera vez y luego abre un chat (escribe /bye para salir). Si solo quieres descargarlo, usa ollama pull <modelo>.

Extracción de etiquetas (visión)

• Llama 3.2 Vision (11B): análisis profundo y de alta calidad. Es una descarga grande (unos 8 GB) y necesita mucha memoria.
• Qwen2.5-VL 7B: un modelo equilibrado de menor tamaño (unos 6 GB).

ollama run llama3.2-vision
ollama run qwen2.5vl:7b

Traducción de etiquetas (texto)

• Qwen2.5 (3B): ligero y rápido, conserva bien el vocabulario coreano, chino y japonés.

ollama run qwen2.5:3b

Paso 4. Comprobarlo en mysnipbox

1. 1Abre mysnipbox y ve a Settings.
2. 2En la sección del proveedor de visión, elige Ollama. Su estado debería indicar Running.
3. 3Tus modelos locales descargados aparecen en la lista de modelos. Elige uno para extraer etiquetas (visión) y otro para traducirlas (texto).
4. 4Analiza una imagen de prueba. La primera petición tarda más mientras el modelo se carga en memoria.

¿Sigue sin detectarse?

• Comprueba que Ollama está en marcha: http://localhost:11434 en el navegador debería decir «Ollama is running».
• Repite el paso 2 y luego cierra Ollama por completo y vuelve a abrirlo. La variable solo se lee al iniciar Ollama.
• El modelo no aparece: descárgalo primero y comprueba que el nombre coincide exactamente. ollama list muestra lo que tienes instalado.
• Más sobre hardware, servidores remotos y solución de problemas: Modelos locales (Ollama).