The AI Engineer PathEjecutar proyectos de modelos de código abierto localmente
Usa esta página para ejecutar cualquiera de los proyectos de modelos de código abierto extraídos. Uno carga un modelo Transformers.js en tu navegador; el otro ejecuta un servidor Express que llama a Ollama en tu computadora. Identifica cuál proyecto tienes y sigue solo esa configuración.
Qué necesitas primero
Instala una versión LTS compatible de Node.js. Se recomienda Node 24 e incluye npm. Si Node y npm son nuevos para ti, Running the code locally te guía a través de la instalación y verificación de ambos.
El proyecto Transformers.js necesita un navegador actual, una conexión a internet para su primera descarga de biblioteca y modelo, y suficiente almacenamiento y memoria del navegador para el modelo. No necesita una clave de API.
El proyecto Ollama también necesita Ollama, suficiente espacio en disco y memoria para el modelo mistral, y su servicio Ollama local en ejecución. No necesita una cuenta de proveedor ni clave de API.
Ninguna configuración necesita una clave de API, así que no hay clave que crear aquí.
Identifica el proyecto que extrajiste
Abre una terminal en la carpeta extraída que contiene package.json:
$ cd path-to-your-downloaded-projectSi el nombre de la carpeta no te dice cuál lección extrajiste, abre index.js. Una importación express significa la lección de Ollama, que necesita la reparación de paquete abajo. Una importación de @xenova/transformers de jsDelivr significa la aplicación del navegador, que funciona sin cambios.
package.json, y verifica dónde estás antes de ejecutar cualquier cosa. Luego mira la parte superior de index.js: express te lleva a la sección de Ollama, Transformers.js te lleva a la sección del navegador.
Ejecuta el proyecto Transformers.js
Usa estas instrucciones para AI Models In The Browser With Transformers.js. Este proyecto necesita Node y npm para Vite.
Instálalo e inícialo:
$ npm install
$ npm startAbre la URL Local que imprime Vite, usualmente http://localhost:5173/. La página primero importa Transformers.js de jsDelivr y luego descarga el modelo de detección de objetos Xenova/yolos-tiny. Espera hasta que su estado cambie de Loading model... a Ready antes de seleccionar Detect Objects; el botón permanece deshabilitado hasta entonces.
La primera carga necesita una conexión a internet y puede tomar más tiempo que una página frontend ordinaria. El caché del navegador puede hacer que las cargas posteriores sean más rápidas. Si el estado nunca llega a Ready, abre la pestaña Network de DevTools: una solicitud jsDelivr bloqueada apunta a un problema de bloqueador de contenido o CDN, mientras que un archivo de modelo que crece lentamente significa que la descarga de pesos sigue en progreso. Detén Vite con Ctrl+C.
No se necesita credencial de proveedor
El modelo se ejecuta en tu navegador en lugar de a través de una API de inferencia alojada. No hay archivo .env ni clave de API que configurar para esta lección.
npm install, luego npm start, abre la URL Local y espera a que el estado lea Ready antes de seleccionar cualquier cosa. La primera descarga de modelo es la lenta. Si Ready nunca llega, verifica la pestaña Network en DevTools.
Repara y ejecuta el proyecto Ollama
Usa estas instrucciones para Download and Run AI Models on Your Computer with Ollama. El ZIP exportado contiene el código de la lección Node, pero su package.json generado todavía describe un proyecto Vite. No puede ejecutarse localmente sin una pequeña reparación de paquete.
Después de instalar Ollama, asegúrate de que su servicio local esté en ejecución. Descarga el modelo nombrado por el código de la lección:
$ ollama pull mistral
$ ollama lsEl segundo comando debe listar mistral. Dependiendo de tu sistema operativo, abrir la aplicación Ollama inicia el servicio automáticamente. Si no lo hace, ejecuta ollama serve en una terminal separada y déjalo en ejecución.
En el proyecto extraído, agrega "type": "module" como propiedad de nivel superior de package.json, hermano de "scripts":
{
"type": "module",
"scripts": {
"start": "vite"
}
}Luego cambia el script de inicio de:
"start": "vite"a:
"start": "node index.js"Instala las dos dependencias importadas por index.js:
$ npm install express ollama
$ npm startEl servidor imprime:
Server is running on port 3000Prueba la ruta sin invocar un modelo:
http://localhost:3000/Debe pedirte que suministres un parámetro question. Luego intenta una solicitud de modelo local real:
http://localhost:3000/?question=Why%20is%20the%20sky%20blue%3FEl servidor Express espera mientras Ollama carga el modelo y genera su respuesta. La primera respuesta puede ser notablemente más lenta. Detén Express con Ctrl+C. Detén un proceso ollama serve lanzado por separado con Ctrl+C cuando ya no lo necesites.
No se requiere clave de API de proveedor ni archivo .env. Los pesos del modelo y la inferencia permanecen en la máquina que ejecuta Ollama.
mistral y mantén Ollama en ejecución, luego arregla package.json: agrega el tipo de módulo y apunta el script de inicio a node index.js. Instala express y ollama, inicia el servidor y hazle una pregunta en el puerto 3000. Una primera respuesta lenta significa que el modelo se está cargando, no que algo se rompió.
Solución de problemas
La página Transformers.js se queda en Loading model...: Verifica la consola del navegador y la pestaña Network de DevTools. Los bloqueadores de contenido o una red restringida pueden bloquear jsDelivr o la descarga del modelo. Intenta un navegador actual con suficiente almacenamiento y memoria libres.
El proyecto Ollama dice Cannot find package 'express' o 'ollama': Ejecuta npm install express ollama en la carpeta que contiene package.json.
Node dice Cannot use import statement outside a module: Agrega "type": "module" a package.json.
npm start lanza Vite o se queja de un index.html faltante: Cambia el script de inicio a node index.js. La lección de Ollama es un servidor Node, no una página Vite.
La ruta no puede conectar a Ollama: Confirma que la aplicación Ollama o ollama serve estén en ejecución, luego usa ollama ls para confirmar que el modelo mistral está instalado.
El puerto 3000 ya está en uso: Detén el otro proceso o cambia la constante port en index.js, reinicia Express y abre la URL correspondiente.
La mayoría de los errores aquí vienen de un paso perdido.