Guía completa de configuración de Ollama para Verity Mod

¿Por qué usar Ollama en vez de la IA por defecto?

Verity Mod usa por defecto la API en la nube de Ollama para las respuestas de IA. Aunque es cómodo, usar Ollama te da:

• Privacidad total — La IA corre en local, ningún dato sale de tu ordenador
• Sin internet necesario — Funciona sin conexión tras la instalación inicial
• Sin límites de API — Respuestas ilimitadas, sin restricciones de frecuencia
• Modelos personalizados — Usa cualquier LLM compatible
• Menor latencia — Respuestas más rápidas en hardware potente
• Gratis — Sin costes de API

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Requisitos del sistema

Requisitos mínimos

• RAM: 8 GB (se recomiendan 16 GB)
• Almacenamiento: 5 GB de espacio libre (para archivos de modelos)
• CPU: Procesador multicore moderno (Intel i5 / AMD Ryzen 5 o superior)
• SO: Windows 10+, macOS 12+ o Linux (Ubuntu 20.04+)

Recomendado para buen rendimiento

• RAM: 16 GB o más
• GPU: NVIDIA con 4 GB+ de VRAM (opcional, pero notablemente más rápido)
• Almacenamiento: SSD (carga de modelos más rápida)
• CPU: Intel i7 / AMD Ryzen 7 o superior

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Paso 1: Instalar Ollama

Instalación en Windows

1. Descarga Ollama desde https://ollama.com/download
2. Ejecuta el instalador (OllamaSetup.exe)
3. Sigue el asistente de instalación
4. Ollama se iniciará automáticamente

Verificar la instalación:

ollama --version

Instalación en macOS

1. Descarga desde https://ollama.com/download
2. Abre el archivo .dmg
3. Arrastra Ollama a la carpeta Aplicaciones
4. Inicia Ollama desde Aplicaciones

Verificar la instalación:

ollama --version

Instalación en Linux

Ubuntu / Debian:

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

Verificar la instalación:

ollama --version

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Paso 2: Descargar un modelo de IA

Modelos recomendados para Verity

Modelo	Tamaño	Velocidad	Calidad	Ideal para
llama3.2:3b	2,0 GB	⚡⚡⚡	Buena	Equipos modestos
llama3.1:8b	4,7 GB	⚡⚡	Mejor	Equilibrado
mistral:7b	4,1 GB	⚡⚡	Buena	Uso general
codellama:7b	3,8 GB	⚡⚡	Buena	Respuestas técnicas
llama3.1:70b	40 GB	⚡	La mejor	Equipos potentes

Descarga tu primer modelo

Para la mayoría de usuarios (equilibrio rendimiento/calidad):

ollama pull llama3.1:8b

Para equipos modestos:

ollama pull llama3.2:3b

Para equipos potentes (máxima calidad):

ollama pull llama3.1:70b

Ver modelos descargados:

ollama list

Deberías ver tu modelo descargado en la lista.

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Paso 3: Configurar Verity Mod para usar Ollama

Encontrar la configuración del mod

1. Abre Minecraft
2. Carga un mundo con Verity instalado
3. Pulsa Esc para abrir el menú
4. Ve a Mods → Verity Mod → Config

O edita manualmente: .minecraft/config/verity.toml

Ajustes de configuración

# Ajustes del proveedor de IA
ai_provider = "ollama"  # Cambiar de "ollama" a "ollama"
ollama_url = "http://localhost:11434"  # Dirección por defecto de Ollama
ollama_model = "llama3.1:8b"  # Nombre del modelo descargado

# Ajustes de rendimiento
ollama_timeout = 30000  # Timeout de 30 segundos (en milisegundos)
ollama_max_tokens = 150  # Longitud máxima de respuesta
ollama_temperature = 0.7  # Creatividad de la respuesta (0.0-1.0)

# Ajustes de respaldo
use_ollama_fallback = true  # Usar Ollama si Ollama falla
ollama_api_key = ""  # Tu clave API de Ollama (si usas respaldo)

Ajustes clave explicados

ai_provider

• "ollama" — Usar Ollama en local
• "ollama" — Usar la API en la nube de Ollama (por defecto)

ollama_model

• Debe coincidir exactamente con el nombre del modelo en ollama list
• Ejemplos: llama3.1:8b, llama3.2:3b, mistral:7b

ollama_temperature

• 0.0 — Respuestas deterministas y consistentes
• 0.7 — Creatividad equilibrada (recomendado)
• 1.0 — Máxima creatividad, menos predecible

use_ollama_fallback

• true — Si Ollama falla, probar con Ollama (requiere clave API)
• false — Solo usar Ollama, sin respaldo

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Paso 4: Iniciar el servicio Ollama

Windows

Ollama debería iniciarse automáticamente. Si no:

# Iniciar el servicio Ollama
ollama serve

Mantén esta terminal abierta mientras juegas a Minecraft.

macOS

Ollama se ejecuta como servicio en segundo plano. Verifica que está corriendo:

curl http://localhost:11434/api/tags

Debería devolver un JSON con tus modelos.

Linux

Iniciar el servicio Ollama:

# Iniciar servicio
systemctl start ollama

# Activar inicio automático al arrancar
systemctl enable ollama

# Comprobar estado
systemctl status ollama

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Paso 5: Probar la conexión

Verificar que Ollama está funcionando

curl http://localhost:11434/api/tags

Respuesta esperada:

{
  "models": [
    {
      "name": "llama3.1:8b",
      "size": 4700000000,
      "digest": "..."
    }
  ]
}

Probar respuesta del modelo

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3.1:8b",
  "prompt": "Hello, how are you?",
  "stream": false
}'

Debería devolver un JSON con la respuesta de la IA.

Probar en Minecraft

1. Inicia Minecraft con el mod Verity
2. Carga un mundo
3. Acércate a la entidad Verity
4. Usa el comando de chat (ej: /verity hello)
5. Deberías recibir una respuesta de Ollama

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Optimización del rendimiento

Aceleración por GPU (NVIDIA)

Si tienes una GPU NVIDIA, Ollama la usará automáticamente. Verificación:

# Comprobar uso de GPU
nvidia-smi

Deberías ver el proceso ollama usando memoria de la GPU.

Forzar uso de GPU

Si Ollama no está usando la GPU:

# Establecer variable de entorno (Linux/macOS)
export OLLAMA_GPU_LAYERS=99

# Windows PowerShell
$env:OLLAMA_GPU_LAYERS="99"
ollama serve

Optimizar para equipos modestos

Reducir tamaño del modelo:

ollama pull llama3.2:3b

Limitar ventana de contexto: En .minecraft/config/verity.toml:

ollama_max_tokens = 100  # Respuestas más cortas
ollama_temperature = 0.5  # Menos procesamiento

Cerrar aplicaciones en segundo plano:

• Navegadores web (especialmente Chrome)
• Reproductores de vídeo
• Otros juegos

Optimizar para equipos potentes

Usar un modelo mayor:

ollama pull llama3.1:70b

Aumentar contexto:

ollama_max_tokens = 300  # Respuestas más largas
ollama_temperature = 0.8  # Más creativo

Activar streaming:

ollama_stream = true  # Mostrar la respuesta mientras se genera

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Solución de problemas con Ollama

Error: «Connection refused»

Causa: El servicio Ollama no está funcionando

Solución:

# Iniciar Ollama
ollama serve

# O en Linux
systemctl start ollama

Error: «Model not found»

Causa: El nombre del modelo no coincide

Solución:

# Listar modelos disponibles
ollama list

# Actualizar la configuración con el nombre exacto del modelo
# Ejemplo: llama3.1:8b (no llama3.1 ni llama3)

Error: «Timeout»

Causa: El modelo es demasiado grande o el sistema es demasiado lento

Solución:

1. Usa un modelo menor: ollama pull llama3.2:3b
2. Aumenta el timeout en la configuración: ollama_timeout = 60000
3. Cierra aplicaciones en segundo plano
4. Asigna más RAM a Minecraft

Problema: Respuestas muy lentas

Causa: Está usando la CPU en vez de la GPU

Solución:

1. Verifica la GPU: nvidia-smi (debería mostrar el proceso ollama)
2. Actualiza los drivers de la GPU
3. Establece las capas GPU: export OLLAMA_GPU_LAYERS=99
4. Usa un modelo más pequeño

Problema: Errores de memoria insuficiente

Causa: El modelo es demasiado grande para la RAM disponible

Solución:

1. Usa un modelo más pequeño
2. Cierra aplicaciones en segundo plano
3. Aumenta el espacio de swap del sistema (Linux)
4. Amplía la RAM

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Configuración avanzada

Modelos personalizados

Crea un modelo personalizado con una personalidad específica:

# Crear Modelfile
cat > VerityCustom <<EOF
FROM llama3.1:8b
SYSTEM "You are Verity, a helpful AI companion in Minecraft. Keep responses brief and friendly."
PARAMETER temperature 0.7
PARAMETER num_ctx 2048
EOF

# Construir el modelo personalizado
ollama create verity-custom -f VerityCustom

# Usar en Minecraft
# Establecer ollama_model = "verity-custom" en la configuración

Múltiples modelos

Cambia entre modelos fácilmente:

# Descargar varios modelos
ollama pull llama3.1:8b
ollama pull mistral:7b
ollama pull codellama:7b

# Listar todos los modelos
ollama list

# Cambiar en la configuración de Minecraft
# Solo modifica el ajuste ollama_model

Configuración de red

Cambiar el puerto de Ollama:

# Establecer puerto personalizado
export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:8080
ollama serve

Luego actualiza la configuración de Minecraft:

ollama_url = "http://localhost:8080"

Permitir conexiones remotas:

# Permitir conexiones desde otros dispositivos
export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434
ollama serve

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Comparativa: Ollama vs Ollama

Característica	Ollama (local)	Ollama (nube)
Privacidad	Total	Datos enviados a la nube
Internet	No necesario	Necesario
Coste	Gratis	Nivel gratuito, luego de pago
Velocidad	⚡ Depende del hardware	⚡⚡⚡ Muy rápido
Calidad	Buena	Excelente
Configuración	Compleja	Sencilla
Fiabilidad	Siempre disponible	⚠️ Posibles caídas de la API
Personalización	Control total	Limitada

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Buenas prácticas

1. Empieza con modelos pequeños — Prueba con llama3.2:3b antes de probar los mayores
2. Supervisa los recursos del sistema — Vigila el uso de RAM y CPU
3. Mantén los modelos actualizados — Ejecuta ollama pull [modelo] regularmente
4. Haz copias de seguridad de la configuración — Guarda tus ajustes de verity.toml
5. Prueba sin conexión — Verifica que Ollama funciona sin internet
6. Usa GPU si está disponible — Respuestas notablemente más rápidas
7. Ajusta la temperatura — Más baja para consistencia, más alta para creatividad

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Obtener ayuda

Documentación de Ollama

• Docs oficiales: https://ollama.com/docs
• GitHub: https://github.com/ollama/ollama
• Discord: https://discord.gg/ollama

Soporte de Verity Mod

• Issues en GitHub: https://github.com/varmint/Verity/issues
• Consulta la guía de solución de problemas

Recursos de la comunidad

• Reddit: r/Ollama
• Foros de Minecraft
• Tutoriales en YouTube

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¿Aún necesitas ayuda?

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Última actualización: 2026-07-26 | Probado con Ollama v0.3.0 y Verity Mod v1.0.0