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Revisión pendiente desde 21 ago 20263 fuentes primarias

Docker Compose para stack completo de IA local

Un stack local útil no debe ser una carpeta llena de comandos sueltos. Docker Compose te permite levantar interfaz, automatización y base vectorial con volúmenes, perfiles y una ruta clara de backup.

Qué vas a conseguir ahora

Una decisión o prueba aplicada a «Docker Compose para stack completo de IA local».

  1. 1Entiende el criterio
  2. 2Haz una práctica pequeña
  3. 3Guarda una evidencia
Evidencia

Una nota breve con qué hiciste, qué salió bien, qué falló y qué revisarías después.

Objetivos de aprendizaje
  • Separar servicios base de servicios opcionales con perfiles.
  • Guardar estado en volúmenes persistentes.
  • Evitar el clásico “funciona en mi terminal, pero no sé repetirlo”.
En cristiano: perfil de Compose. Un perfil permite activar servicios opcionales solo cuando los necesitas. Por ejemplo: base, RAG, automatización o GPU.
Terminal
services:
  qdrant:
    image: qdrant/qdrant:latest
    ports: ["6333:6333"]
    volumes:
      - qdrant_data:/qdrant/storage

  open-webui:
    image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
    ports: ["3000:8080"]
    volumes:
      - open_webui_data:/app/backend/data
    environment:
      - OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434

  n8n:
    image: n8nio/n8n:latest
    profiles: ["automation"]
    ports: ["5678:5678"]
    volumes:
      - n8n_data:/home/node/.n8n
    environment:
      - N8N_ENCRYPTION_KEY=change-me

volumes:
  qdrant_data:
  open_webui_data:
  n8n_data:
Idea clave. En portátiles y Windows suele ir mejor ejecutar Ollama nativo en el host y dejar Docker para Open WebUI, n8n y Qdrant. Así reduces fricción de GPU dentro de contenedores.
Terminal
# Base: Qdrant + Open WebUI
docker compose up -d

# Añadir automatización con n8n
docker compose --profile automation up -d

# Ver estado y logs
docker compose ps
docker compose logs -f open-webui

# Backup mínimo
docker run --rm -v open_webui_data:/data -v "$PWD:/backup" alpine   tar czf /backup/open-webui-backup.tgz /data
Cuidado. No publiques este stack directamente a internet. Antes necesitas HTTPS, autenticación, backups probados, secretos fuera del repo y revisar qué puertos quedan expuestos.
Comprueba que funciona. Reinicia el ordenador y vuelve a levantar el stack. Si pierdes usuarios, chats o colecciones, tus volúmenes no están bien montados.
Guardar y reabrir el proyecto.
Un buen compose no es el más grande. Es el que puedes parar, actualizar, restaurar y explicar seis meses después.

Si has guardado la evidencia de esta lección, continúa con «Ollama y Open WebUI». Si no, repite la comprobación antes de avanzar.

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Cómo se relacionan todos los cursos

No es una lista que debas completar. Empieza por la base, elige un resultado y profundiza solo cuando tu proyecto necesite más control.

  1. 1Comprender
  2. 2Aplicar o construir
  3. 3Operar con confianza
01

Empieza aquí

Crea una base común: qué puede hacer la IA, cómo pedir resultados y cómo comprobarlos antes de especializarte.

Desde esta base puedes aplicar la IA a una tarea o aprender a construir con código.

02

Elige una aplicación

Convierte la base en un resultado visible: una web, una mejora de negocio, contenido o una experiencia interactiva.

Si necesitas mantener código, datos o infraestructura, continúa por la rama técnica.

03

Construye con código

Prepara el entorno, trabaja con agentes de programación y aprende a ejecutar modelos con control sobre tus proyectos.

Esta rama prepara los conocimientos necesarios para diseñar y operar sistemas de IA fiables.

04

Lleva sistemas a producción

Combina recuperación, agentes, evaluación, seguridad, despliegue y adaptación de modelos cuando el problema lo exija.

No es obligatorio completarlo todo: elige solo la pieza que tu sistema necesita y vuelve al mapa cuando crezca.

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