Por Javier Morales · Actualizado: 31 de marzo de 2026 · Meta

Cómo correr CodeLlama 34B en local con Ollama

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Correr CodeLlama 34B en local es más sencillo de lo que parece. Con Ollama puedes tener este modelo de 34B parámetros funcionando en tu PC en menos de 5 minutos. Solo necesitas 19 GB de VRAM para la versión Q4 y conexión a internet para la descarga inicial.

En esta guía cubrimos los requisitos exactos de hardware, el proceso de instalación paso a paso, los comandos necesarios y ejemplos de uso para sacarle el máximo partido a CodeLlama 34B desde tu propio hardware.

Requisitos de hardware para CodeLlama 34B

Cuantización	VRAM necesaria	Notas
FP16 (máxima calidad)	68 GB	Calidad de referencia. Solo GPUs con mucha VRAM.
Q8 (alta calidad)	34 GB	Recomendado si tienes suficiente VRAM.
Q4 (equilibrado)	19 GB (recomendado)	El mejor equilibrio calidad/VRAM. Recomendado.
Q2 (mínimo)	10 GB	Solo si tu VRAM es muy limitada. Pérdida notable.

Especificaciones de CodeLlama 34B

34B

Parámetros

19 GB

VRAM Q4

16K

Contexto

Paso 1: Instalar Ollama

Ollama es la forma más sencilla de correr CodeLlama 34B en local. Disponible para Windows, macOS y Linux.

1 Descarga Ollama desde ollama.com (Windows, macOS o Linux)
2 Ejecuta el instalador y sigue las instrucciones (tarda menos de 1 minuto)
3 Verifica la instalación abriendo una terminal y ejecutando: ollama --version

Paso 2: Ejecutar CodeLlama 34B

Una vez instalado Ollama, abre una terminal y ejecuta el siguiente comando. Ollama descargará el modelo automáticamente la primera vez:

Terminal Descarga automática


ollama run codellama:34b

La primera ejecución descargará el modelo (~19 GB en Q4). Las ejecuciones posteriores son instantáneas. Una vez descargado, puedes chatear directamente en la terminal o usar la API local.

Paso 3: Ejemplos de uso de CodeLlama 34B

Uso con la API REST local

Ollama expone una API en http://localhost:11434 compatible con OpenAI:

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "codellama:34b",
  "prompt": "Explica qué es la IA local en 2 párrafos",
  "stream": false
}'

Integración con Python (API OpenAI)

Si tienes instalado el cliente OpenAI de Python:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="codellama:34b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hola, ¿cómo puedes ayudarme?"}]
)
print(response.choices[0].message.content)