Aprecio tu intención de resumir, pero el propósito del video va mucho más allá de solo mencionar nombres de herramientas. Este contenido no está dirigido únicamente a quienes ya conocen Linux y IA, sino también a quienes están buscando una solución accesible, comprensible y aplicable para transformar equipos antiguos en herramientas útiles. Linux Mint es solo una de varias opciones, y Ollama y Qwen 1B son herramientas que, si bien pueden ser útiles, no abarcan todo el espectro de lo que se puede hacer con IA en equipos de bajos recursos. Aquí mostramos no solo qué herramientas usar, sino cómo configurarlas, qué tipo de proyectos puedes desarrollar y cómo aprovechar Linux para sacarle el máximo rendimiento a hardware limitado. Si ya tienes experiencia con Linux y IA, es genial que conozcas esas opciones, pero este video busca ofrecer una visión más completa para quienes quieren iniciarse en el tema sin asumir conocimientos previos. La tecnología no es solo cuestión de herramientas, sino de cómo usarlas de forma efectiva para resolver problemas y generar oportunidades. Si tienes sugerencias adicionales, siempre son bienvenidas, pero descartar el contenido sin considerar su enfoque educativo es perder de vista el valor que aporta.
Gracias por tremendo vídeo que realizaste. La verdad volviste a abrir el apetito por seguir aprendiendo Linux y servidores en este 2025. Seguidor nuevo. Sigue adelante con tu canal, exelente contenido.
Yo uso Linux Debian con LXDE, tengo 4 PC antiguas pero me va de maravilla todo, en casa mi hija, hermana y madre ya se acostumbraron a usarlos. Tambien use ARCH con LXDE igual todo bien.
Saludos, soy usuario de Windows pero realmente este sistema operativo está de lo peor últimamente consume muchos recursos deja obsoleta a equipos Hardware que están en buenas condiciones por eso me gustaría que alguien me guíe en la utilización del sistema Linux y en la opción de crear chatbots para optimizar la respuesta a mis clientes alguien que pueda que sepas de eso gracias
Desde cualquier navegador lo podrias hacer sin instalar nada. Si quieres instalar modelos de ia en pc ya sea en Windows o Linux necesitas una grafica con una buena cantidad de vram. Pienso que deberias investigar un poco antes de publicar.
Aprecio tu comentario, pero hay algunos puntos que vale la pena aclarar. No todos los proyectos de inteligencia artificial requieren una GPU potente con gran cantidad de VRAM. Si bien es cierto que para entrenar modelos complejos como redes neuronales profundas se necesita hardware más robusto, hay muchísimos proyectos funcionales que pueden ejecutarse sin una GPU dedicada, especialmente si hablamos de optimización para hardware limitado con Linux. Linux ofrece distribuciones ligeras que permiten ejecutar modelos básicos de machine learning sin problemas, utilizando bibliotecas optimizadas como Scikit-learn, Tesseract (OCR) o PyDub (análisis de audio), que corren perfectamente en CPUs sin necesidad de una tarjeta gráfica avanzada. Además, frameworks como Jupyter Notebook facilitan el desarrollo sin consumir grandes recursos. Decir que todo se puede hacer desde un navegador es limitar el potencial de quienes quieren aprender en profundidad. Sí, existen soluciones en la nube, pero requieren conexión constante y pueden ser costosas a largo plazo. Restaurar un equipo con Linux es una opción viable y accesible para quienes buscan independencia tecnológica sin depender de servicios pagos. Investigar siempre es clave, y este contenido está pensado precisamente para quienes quieren sacar el máximo provecho a lo que tienen sin gastar dinero en hardware caro. No se trata solo de entrenar modelos gigantes, sino de hacer IA accesible para todos. ¡La creatividad es más importante que la potencia del hardware! 🚀
Hay algunas IA como Alpaca 7.0 que ueden correr en equipos que sean Intel Core I3 en adelante. No todas las IA son transformer. También hay IA que funciona de forma remota On-Line. Esas las puedes correr en cualquier equipo, porque no corren en tu computadora, sino en un servidor externo.
cuan equivocado estas, o tal vez quieras decir i3 de 10ma generacion hacia arriba, y eso no es una computadora vieja una computadora vieja seria una i3 de segunda generacion, y para correr una ia online desde el celular se puede hacer.
@@MantenimientoPCyMAC suerte con un core dos duo o un procesador de segunda generacion de intel, estas muy equivocado, y lo peor es que esta clase de contenido solo desinforma.
@ No es desinformación. Yo mismo he cargado IA a equipos antiguos. Puedo dar fe que funciona. Ya te dí el ejemplo de Alpaca 7b. Hay algunas IA que sí pueden correr en equipos antiguos, aunque con algo de LAG. Y sino, puedes usar una API On-Line, y puedes correr IA de forma remota desde algún servidor. Eso lo puedes hacer con cualquier equipo. Sólo necesitas conexión a Internet.
Hey, por que repetís tantas veces lo mismo? La economía de lenguaje es una virtud. Si, estaba viendo este video porque quería ver como se podía desplegar una IA en una pc vieja o de bajos recursos, no era necesario recordármelo cada 40 segundos
Entiendo tu punto sobre la economía del lenguaje. Sin embargo, la repetición en este tipo de contenido no es un error, sino una estrategia de retención. En plataformas como UA-cam, la audiencia no siempre ve el video completo ni con total atención, y repetir las ideas clave en diferentes momentos ayuda a reforzar la información para quienes entran en distintos puntos del video o pueden perder detalles importantes. Dicho esto, el objetivo de este contenido es asegurarse de que cualquier persona, sin importar su nivel de conocimiento, pueda entender cómo aprovechar un ordenador antiguo para inteligencia artificial, algo que muchas veces se da por sentado pero que en realidad tiene varias capas de información que requieren énfasis. Si lo que buscabas era una guía más directa sobre cómo desplegar IA en hardware limitado, puedes ir a los segmentos específicos donde mostramos distribuciones de Linux, herramientas y ejemplos prácticos. La repetición es parte del proceso de aprendizaje y retención, pero siempre hay margen para mejorar el equilibrio. Aprecio tu feedback y lo tendré en cuenta para futuros videos. ¡Gracias por ver y comentar! 🚀💻
No critique el trabajo de las personas que están aportando valor, que esta ayudando a muchas personas y le aclaro algo !!! La esencia del contenido va más allá de solo hacerlo más “eficiente”. La idea es conectar con la audiencia, explicar conceptos complejos de manera accesible y, sobre todo, mostrar cómo aprovechar herramientas de IA sin necesidad de depender exclusivamente de hardware costoso o servicios en la nube. El objetivo de este video no es solo informar, sino también inspirar a quienes tienen equipos antiguos y creen que no pueden hacer nada con ellos. Si bien la optimización siempre es bienvenida, el aprendizaje y la exploración personal son clave para que alguien realmente entienda y aplique el conocimiento. Le pido el favor si este contenido no es lo que buscas puedes buscar a otro creador que cumpla con sus gustos, pero no denigre el trabajo de quienes quieres aportar una grano de arena en un mundo lleno de caos y de personas como tú. ¡Muchas gracias por tu comentario!
No es criticarlo de manera destructiva. No entendía por que lo hacías, ahora ya se que es para retener la atención de personas que quieren montar is en computadoras viejas. Si entiendo que son formas de retencion de público, como hablar a los gritos o hacer cambios constante de cámaras. No es mi intención montar ningún servidor, solo era a modo de aprender que si se puede montar is en computadoras viejas. Me sorprendió todos los repositorios que existen para el fin. Pero no sabía que era necesario volver a repetir que es para montar IA en computadoras viejas para la retención. Gracias por tu aporte de este video de como montar IA en computadoras viejas! 🤗
Es cierto que aprender algo nuevo siempre tiene una curva de aprendizaje, pero decir que se necesita “mucho conocimiento” para empezar puede ser desmotivador para quienes quieren intentarlo. El objetivo del video no es hacer que la inteligencia artificial parezca inaccesible, sino demostrar que con paciencia, las herramientas adecuadas y un enfoque paso a paso, cualquiera puede comenzar a explorar este mundo, incluso con un equipo antiguo. No necesitas ser un experto en programación o IA para empezar. Con distribuciones de Linux amigables como Linux Mint o Ubuntu, y herramientas intuitivas como Jupyter Notebook, OpenCV y Scikit-learn, puedes hacer proyectos básicos sin necesidad de un conocimiento técnico avanzado. Además, la comunidad de código abierto tiene toneladas de tutoriales y documentación gratuita que facilitan el aprendizaje. Si bien construir modelos complejos de IA sí requiere experiencia, automatizar tareas, analizar datos o implementar chatbots básicos son habilidades accesibles con práctica. El mensaje aquí es claro: no necesitas un superordenador ni ser un experto para empezar, solo la disposición de aprender y experimentar. Todos los que hoy saben de IA empezaron sin saber nada. Si nunca das el primer paso, nunca avanzarás. Así que, en lugar de ver las dificultades, veamos las oportunidades. 🚀💡
Hola, soy usuario de GNU Linux desde el año 2000 y agradezco este tipo de canales y de temas, un abrazo desde CHILE...... aguante LINUX!!
Te resumo todo el video que esta por las puras, Linux Mint, Ollama y Qwen 1b
Gracias, me ahorraste 28 minutos y 25 segundos de mi vida.
Aprecio tu intención de resumir, pero el propósito del video va mucho más allá de solo mencionar nombres de herramientas. Este contenido no está dirigido únicamente a quienes ya conocen Linux y IA, sino también a quienes están buscando una solución accesible, comprensible y aplicable para transformar equipos antiguos en herramientas útiles.
Linux Mint es solo una de varias opciones, y Ollama y Qwen 1B son herramientas que, si bien pueden ser útiles, no abarcan todo el espectro de lo que se puede hacer con IA en equipos de bajos recursos. Aquí mostramos no solo qué herramientas usar, sino cómo configurarlas, qué tipo de proyectos puedes desarrollar y cómo aprovechar Linux para sacarle el máximo rendimiento a hardware limitado.
Si ya tienes experiencia con Linux y IA, es genial que conozcas esas opciones, pero este video busca ofrecer una visión más completa para quienes quieren iniciarse en el tema sin asumir conocimientos previos. La tecnología no es solo cuestión de herramientas, sino de cómo usarlas de forma efectiva para resolver problemas y generar oportunidades.
Si tienes sugerencias adicionales, siempre son bienvenidas, pero descartar el contenido sin considerar su enfoque educativo es perder de vista el valor que aporta.
@@MantenimientoPCyMAC Aaaaah!!! Gracias. Veré el vídeo completo, porque sí me interesa lo que explicas.
Acá estoy, esperando la primer revisión de Makulu Linux en español 😔
Gracias
Interesante y muy educativo. Me diste algunas ideas, muchas gracias amigo!
Gracias por tremendo vídeo que realizaste. La verdad volviste a abrir el apetito por seguir aprendiendo Linux y servidores en este 2025. Seguidor nuevo. Sigue adelante con tu canal, exelente contenido.
Yo uso Linux Debian con LXDE, tengo 4 PC antiguas pero me va de maravilla todo, en casa mi hija, hermana y madre ya se acostumbraron a usarlos. Tambien use ARCH con LXDE igual todo bien.
Tienes un nuevo seguidor
Saludos, soy usuario de Windows pero realmente este sistema operativo está de lo peor últimamente consume muchos recursos deja obsoleta a equipos Hardware que están en buenas condiciones
por eso me gustaría que alguien me guíe en la utilización del sistema Linux y en la opción de crear chatbots para optimizar la respuesta a mis clientes
alguien que pueda que sepas de eso
gracias
Desde cualquier navegador lo podrias hacer sin instalar nada. Si quieres instalar modelos de ia en pc ya sea en Windows o Linux necesitas una grafica con una buena cantidad de vram. Pienso que deberias investigar un poco antes de publicar.
Aprecio tu comentario, pero hay algunos puntos que vale la pena aclarar. No todos los proyectos de inteligencia artificial requieren una GPU potente con gran cantidad de VRAM. Si bien es cierto que para entrenar modelos complejos como redes neuronales profundas se necesita hardware más robusto, hay muchísimos proyectos funcionales que pueden ejecutarse sin una GPU dedicada, especialmente si hablamos de optimización para hardware limitado con Linux.
Linux ofrece distribuciones ligeras que permiten ejecutar modelos básicos de machine learning sin problemas, utilizando bibliotecas optimizadas como Scikit-learn, Tesseract (OCR) o PyDub (análisis de audio), que corren perfectamente en CPUs sin necesidad de una tarjeta gráfica avanzada. Además, frameworks como Jupyter Notebook facilitan el desarrollo sin consumir grandes recursos.
Decir que todo se puede hacer desde un navegador es limitar el potencial de quienes quieren aprender en profundidad. Sí, existen soluciones en la nube, pero requieren conexión constante y pueden ser costosas a largo plazo. Restaurar un equipo con Linux es una opción viable y accesible para quienes buscan independencia tecnológica sin depender de servicios pagos.
Investigar siempre es clave, y este contenido está pensado precisamente para quienes quieren sacar el máximo provecho a lo que tienen sin gastar dinero en hardware caro. No se trata solo de entrenar modelos gigantes, sino de hacer IA accesible para todos. ¡La creatividad es más importante que la potencia del hardware! 🚀
Hay algunas IA como Alpaca 7.0 que ueden correr en equipos que sean Intel Core I3 en adelante. No todas las IA son transformer. También hay IA que funciona de forma remota On-Line. Esas las puedes correr en cualquier equipo, porque no corren en tu computadora, sino en un servidor externo.
cuan equivocado estas, o tal vez quieras decir i3 de 10ma generacion hacia arriba, y eso no es una computadora vieja una computadora vieja seria una i3 de segunda generacion, y para correr una ia online desde el celular se puede hacer.
@@MantenimientoPCyMAC suerte con un core dos duo o un procesador de segunda generacion de intel, estas muy equivocado, y lo peor es que esta clase de contenido solo desinforma.
@ No es desinformación. Yo mismo he cargado IA a equipos antiguos. Puedo dar fe que funciona. Ya te dí el ejemplo de Alpaca 7b. Hay algunas IA que sí pueden correr en equipos antiguos, aunque con algo de LAG. Y sino, puedes usar una API On-Line, y puedes correr IA de forma remota desde algún servidor. Eso lo puedes hacer con cualquier equipo. Sólo necesitas conexión a Internet.
Hey, por que repetís tantas veces lo mismo? La economía de lenguaje es una virtud. Si, estaba viendo este video porque quería ver como se podía desplegar una IA en una pc vieja o de bajos recursos, no era necesario recordármelo cada 40 segundos
Es que adivina? El guión lo hizo una IA.
@root3636 jejeje, irónicamente estaba por recomendar que pasara el guión por una IA para optimizarlo. Me iba a dar un cachetazo
Entiendo tu punto sobre la economía del lenguaje. Sin embargo, la repetición en este tipo de contenido no es un error, sino una estrategia de retención. En plataformas como UA-cam, la audiencia no siempre ve el video completo ni con total atención, y repetir las ideas clave en diferentes momentos ayuda a reforzar la información para quienes entran en distintos puntos del video o pueden perder detalles importantes.
Dicho esto, el objetivo de este contenido es asegurarse de que cualquier persona, sin importar su nivel de conocimiento, pueda entender cómo aprovechar un ordenador antiguo para inteligencia artificial, algo que muchas veces se da por sentado pero que en realidad tiene varias capas de información que requieren énfasis.
Si lo que buscabas era una guía más directa sobre cómo desplegar IA en hardware limitado, puedes ir a los segmentos específicos donde mostramos distribuciones de Linux, herramientas y ejemplos prácticos. La repetición es parte del proceso de aprendizaje y retención, pero siempre hay margen para mejorar el equilibrio. Aprecio tu feedback y lo tendré en cuenta para futuros videos. ¡Gracias por ver y comentar! 🚀💻
No critique el trabajo de las personas que están aportando valor, que esta ayudando a muchas personas y le aclaro algo !!! La esencia del contenido va más allá de solo hacerlo más “eficiente”. La idea es conectar con la audiencia, explicar conceptos complejos de manera accesible y, sobre todo, mostrar cómo aprovechar herramientas de IA sin necesidad de depender exclusivamente de hardware costoso o servicios en la nube.
El objetivo de este video no es solo informar, sino también inspirar a quienes tienen equipos antiguos y creen que no pueden hacer nada con ellos. Si bien la optimización siempre es bienvenida, el aprendizaje y la exploración personal son clave para que alguien realmente entienda y aplique el conocimiento.
Le pido el favor si este contenido no es lo que buscas puedes buscar a otro creador que cumpla con sus gustos, pero no denigre el trabajo de quienes quieres aportar una grano de arena en un mundo lleno de caos y de personas como tú. ¡Muchas gracias por tu comentario!
No es criticarlo de manera destructiva. No entendía por que lo hacías, ahora ya se que es para retener la atención de personas que quieren montar is en computadoras viejas. Si entiendo que son formas de retencion de público, como hablar a los gritos o hacer cambios constante de cámaras. No es mi intención montar ningún servidor, solo era a modo de aprender que si se puede montar is en computadoras viejas. Me sorprendió todos los repositorios que existen para el fin. Pero no sabía que era necesario volver a repetir que es para montar IA en computadoras viejas para la retención. Gracias por tu aporte de este video de como montar IA en computadoras viejas! 🤗
ver seamos realistas. para poder hacer todo lo q mecionas se necesita mucho conocimiento no es tan facil.
Es cierto que aprender algo nuevo siempre tiene una curva de aprendizaje, pero decir que se necesita “mucho conocimiento” para empezar puede ser desmotivador para quienes quieren intentarlo. El objetivo del video no es hacer que la inteligencia artificial parezca inaccesible, sino demostrar que con paciencia, las herramientas adecuadas y un enfoque paso a paso, cualquiera puede comenzar a explorar este mundo, incluso con un equipo antiguo.
No necesitas ser un experto en programación o IA para empezar. Con distribuciones de Linux amigables como Linux Mint o Ubuntu, y herramientas intuitivas como Jupyter Notebook, OpenCV y Scikit-learn, puedes hacer proyectos básicos sin necesidad de un conocimiento técnico avanzado. Además, la comunidad de código abierto tiene toneladas de tutoriales y documentación gratuita que facilitan el aprendizaje.
Si bien construir modelos complejos de IA sí requiere experiencia, automatizar tareas, analizar datos o implementar chatbots básicos son habilidades accesibles con práctica. El mensaje aquí es claro: no necesitas un superordenador ni ser un experto para empezar, solo la disposición de aprender y experimentar.
Todos los que hoy saben de IA empezaron sin saber nada. Si nunca das el primer paso, nunca avanzarás. Así que, en lugar de ver las dificultades, veamos las oportunidades. 🚀💡
Deberias recomendar Debian en vez de ubuntu si no saves porque mejor dedicate a windows y no a linux