Windows/WSL2 vs Mac M4 para IA local
La decisión no es “Mac o PC” en abstracto. Es qué trabajo quieres hacer: coding local cómodo, herramientas Windows enterprise, Docker con GPU, modelos grandes, contexto largo o cero mantenimiento.
Objetivos de aprendizaje
- Elegir setup según trabajo real, no benchmark suelto.
- Entender por qué Windows/WSL2 falla más en GPU y Docker.
- Ver dónde Mac Apple Silicon brilla y dónde se queda corto.
En cristiano: WSL2. Es Linux dentro de Windows. Permite usar herramientas Linux y CUDA con GPU NVIDIA, pero añade capas: drivers Windows, WSL, Docker Desktop, contenedores y permisos.
Decisión rápida
- Mac M-series: simplicidad, batería, silencio, MLX, Ollama fácil, buen entorno dev.
- Windows + NVIDIA + WSL2: más compatibilidad con herramientas empresariales y GPUs potentes, pero más puntos de fallo.
- Linux bare metal: mejor para servidores, vLLM, Docker GPU y homelab serio.
Idea clave. En Mac suele doler menos instalar. En Windows suele doler menos encajar en flujos de empresa. En Linux suele doler menos operar modelos en serio.
Terminal
# Windows: primer diagnóstico wsl --status wsl --list --verbose nvidia-smi docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.5.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi # Mac: primer diagnóstico sw_vers ollama --version ollama ps
Errores típicos por plataforma
- Windows/WSL2: GPU no detectada, Docker sin acceso a GPU, drivers duplicados dentro de WSL, permisos CUDA, puertos raros.
- Mac: contexto largo que dispara memoria, prefill lento en prompts enormes, límites de memoria unificada y menos soporte para stacks CUDA.
- Linux: drivers, CUDA toolkit, versiones de contenedores y actualizaciones que rompen builds si no fijas versiones.
Cuidado. No instales drivers NVIDIA Linux dentro de WSL como si fuera una máquina Linux normal. WSL usa el driver de Windows para exponer GPU a Linux.
Comprueba que funciona. Antes de comprar hardware, define tu prueba: modelo, contexto, tokens/segundo mínimos, herramientas necesarias y si necesitas Docker GPU. Luego compara, no al revés.
Guardar y reabrir el proyecto.
Para aprender y prototipar, Mac M-series es muy cómodo. Para servir modelos con NVIDIA, Linux/WSL2 requiere más cuidado pero ofrece más opciones. Para producción ligera, evita improvisar: documenta versiones.