Mira, donde estoy ahora tengo unas luces
que se controlan por Philips Hug. Tú no
sé, puedes controlarlas de alguna
manera. Yo no sé si va a poder hacer
esto. No tengo ni idea. V es la primera
vez que lo pruebo, pero quizá nos
llevamos una sorpresa.
¿Qué acaba de pasar? ¿Qué [ __ ] acaba
de pasar,
chicos?
A ver, la situación es esta. No puedo
acceder a este aparato. O sea, esto está
totalmente briqueado. Es un ladrillo
ahora mismo. No puedo hacerle pink, no
puedo entrar por SS SH, desenchufo, lo
vuelvo a enchufar, no hace absolutamente
nada. O sea, está totalmente muerto. No
sé qué hacer. O sea, la IA ha tomado el
control total de este ordenador. Por
cierto, chicos, este vídeo está
patrocinado por Nvidia. A lo largo de
este vídeo os voy a enseñar un producto
bastante guapo y de hecho es donde voy a
montar todo mi proyecto de inteligencia
artificial. Así que muchas gracias
envidia por patrocinar el vídeo. Chicos,
para mí esto es lo más bestia que ha
pasado desde que salió Chat GPT. Mira,
hasta hace relativamente poco la forma
principal de interactuar con la
inteligencia artificial era que tú te
abrías una página web, ¿vale? Habrías
chat GPT, Jemina o lo que uses. Le
hablabas a la IA dentro de una especie
de chat, le preguntabas lo que quisieras
y ella te contestaba en forma de texto.
Pero de alguna manera esta inteligencia
artificial está como contenida en una
caja, ¿no? Está encasillada, no puede
salir de ahí, no puede interactuar con
el mundo real. Bueno, pues esto ya no es
así. Bienvenidos a la era agéntica de la
inteligencia artificial. Hace unos meses
empezaron a aparecer los agentes. La
primera experiencia que yo tuve con esto
fue con Cursor y Winsorf, que son
básicamente editores de código, ¿vale?
para programadores y tienen normalmente
en la parte derecha una especie de chat
donde tú le vas preguntando cosas sobre
tu programa y él tiene directamente
acceso para editarlo, ¿no? Y aquí,
aunque parezca algo pequeño, la
diferencia con la IA tradicional es
bastante grande porque antes la IA pues
simplemente te soltaba texto y ya está y
ahora puede usar herramientas, o sea,
tiene la capacidad de leer un archivo,
de escribir encima de un archivo,
ejecutar un código, etcétera, etcétera.
Incluso hay una cosa que mola mucho con
cursor y winsurf, que es que tú le pides
que haga una tarea, la IA empieza a
planificar, a pensar cómo hacerla,
desarrolla un plan, escribe un archivo
con ese plan y luego paso a paso lo va
ejecutando. A lo mejor hay un paso en el
que le toca leer un archivo, lo lee. El
programa le contesta al modelo. El
modelo sigue trabajando, empieza a
editar archivos, a hacer pruebas, a
revisar. Y no es la típica conversación
que estáis acostumbrados a tener a lo
mejor con chat GPT en la que vosotros
escribís la ella os contesta, sino que
hay una cadena de sucesos que van
ocurriendo una detrás de la otra en la
cual la IA va trabajando por su cuenta,
¿no? Sin intervención humana y puede
tirarse, pues yo que sé, a lo mejor 15
minutos así. Bueno, pues a partir de ahí
empezamos a ver ya los navegadores web.
Por ejemplo, Open AI y Perplexity
sacaron su propio navegador web como una
especie de Google Chrome, pero
especialmente hecho por ellos y que
permite que tengas la inteligencia
artificial siempre presente en todas las
páginas web que estás visitando y en
cualquier momento le puedes pedir a la
que tome el control o incluso que haga
cosas por ti, cosas como hacer compras,
buscar datos, buscar productos. Pero ya
la fiesta empieza cuando aparecen cosas
como Cloud Code, que básicamente es un
programa de consola, o sea, esto lo
instalas en tu ordenador y lo usas desde
el terminal, o sea, la típica pantallita
negra de Linux, ¿vale? donde se escriben
códigos. Bueno, pues esto es algo así y
esta puede ejecutar comandos, mirar
archivos y ver cosas que tienes en tu
ordenador. Y bueno, aquí una de las
primeras preguntas que yo me hice es,
¿cómo han hecho exactamente para que los
modelos de inteligencia artificial ahora
no simplemente contesten preguntas, sino
que además puedan usar herramientas? Y
bueno, al parecer no es nada tampoco
demasiado complejo, pero bueno, va a ser
importante a lo largo de todo este
vídeo, así que te lo voy a explicar,
¿vale? Cuando tú hablas con una
inteligencia artificial, le escribes
algo en el chat, le pides lo que sea,
normalmente lo que le llega al modelo no
es lo que tú has escrito, sino que
además se le añade un contexto. Ese
contexto es básicamente un trozo de
texto que le explica la guía a cómo se
tiene que comportar, cuál es su tarea,
con quién está hablando, cosas por el
estilo. Ya en el propio chat GPT,
siempre cada vez que hablas con él hay
un pequeño contexto que le explica pues
que tiene que contestar, que es un
asistente útil, que su tarea es
ayudarte, etcétera, etcétera. Y luego en
aplicaciones externas pues depende de
cada programador darle un contexto
distinto a la IA para decirle
exactamente qué se espera de él a la
hora de hablarle, ¿no? Esa parte del
contexto normalmente es invisible para
el usuario, pero casi siempre está ahí.
Incluso cuando tú estás manteniendo una
conversación con esa inteligencia
artificial, a cada mensaje que le envías
realmente la se ha olvidado de toda la
conversación anterior y todo el
historial del chat se le manda dentro
del contexto. Las as hoy en día tienen
contextos enormes. Bueno, pues estas
herramientas que la puede usar también
se le pasan dentro del contexto. Dentro
del contexto se le dice algo como, por
ejemplo, mira, dentro de las tareas que
vas a hacer, tienes la posibilidad de
escribir un archivo, leer un archivo, eh
ejecutar un comando y bueno, en cada una
de estas herramientas le explica cómo
usarla, ¿no? mándame un mensaje donde
tenga este formato, no te inventes
cosas, cíñete a esto. Y de esa manera,
cuando el modelo entiende que a lo mejor
necesita leer algo de tu ordenador,
directamente te mete este código que
dice que necesita el uso de una
herramienta y a partir de ahí, pues
ocurrirían cosas. Ahora hablaremos de
qué exactamente. Al principio no había
realmente una manera estándar de
hacerlo, hasta que Antropic, la empresa
detrás de Cloud, que hoy en día es una
de las inteligencias artificiales más
avanzadas de todas y ahora mismo pues mi
modelo favorito, es el que yo más uso
junto con Gemini, inventó una cosa
llamada MCP. MCP significa model context
protocol y básicamente es eso, es un
protocolo para decirle a un modelo cómo
usar una herramienta y que luego el
modelo te pida pues un comando muy
concreto para que tu ordenador sepas qué
herramienta tiene que lanzar y qué tiene
que hacer. Y esto que os acabo de
explicar y os digo, no salió de un día
para otro, no apareció de la nada, hace
tiempo que se viene desarrollando, pero
ahora estamos en un punto en el que
realmente ha explotado y es totalmente
revolucionario. ¿Cómo vais a ver a lo
largo de este vídeo? Oye, ¿qué llevo
puesto? Voy guapo, ¿me puedes ver? Oh,
se acaba de encender el LED de la webcam
del portátil. Esto es lo más creepy que
he visto en mi vida.
Sí, te veo, amo. Llevas un jersey de
color verde y tienes un móvil naranja en
la mano. Probablemente un iPhone 16 Pro
Max. Esto me acaba de dar bastante
miedo, ¿verdad? A finales de 2025
aparece una pequeña utilidad, un
programita que al principio se llamaba
Cloudbot. Esto lo creó Peter Steinberg,
que no es precisamente un random, ¿vale?
Este tío fue el que montó una librería
que se llama PS PDF Kit. Lo montó él
solo en su casa, sin inversores, sin
nada por el estilo. Se lo programó ahí
tranquilito y lo acabaron usando
empresas como Dropbox e IBM. Bueno, pues
resulta que en 2021 lo acabó vendiendo
por 100 millones de euros. Me parece
totalmente obsceno, pero bueno, después
de eso se tomó algunos años de descanso,
lo cual me parece natural, es lo que tú
y yo haríamos si vendiéramos algo por
100 millones de EUR. Y hace más o menos
un año decide volver a programar y hace
esto como un proyecto de fin de semana
para organizar un poco su vida. Pues
eso, aparece este proyecto Cloudbot,
aunque al poco tiempo el equipo legal de
Anthropic, la empresa que está detrás de
Cloud, le contacta para decirle que el
nombre de Cloudbot se parece demasiado a
Cloud y le obligan a cambiar el nombre.
se lo estuvo pensando, aunque no
demasiado al parecer, y no se le ocurrió
otra cosa que llamarlo moldbot, o sea,
bot mo mo. M mo el de las paredes,
¿vale? Y como tampoco suena demasiado
bien, al poco tiempo se lo volvió a
pensar y le llamó Open Claw. Claw, por
cierto, viene de tenaza, la típica
tenaza de las langostas. Y lo especial
de este proyecto es que en pocas semanas
se convirtió en uno de los proyectos con
más estrellas de la historia de GitHub,
más de 150,000. Esto para que os hagáis
una idea los no programadores, lo de las
estrellitas de GitHub sería como cuando
le das a guardar para luego en
Instagram, ¿no? Sería como que la gente
se guarda en favoritos este proyecto. Y
esto no se acabó ahí, ¿vale? Hace nada
Sam Altman anunció que Steinberg se une
a Open AI para liderar la siguiente
generación de agentes personales. Meta
también lo quería fichar, por cierto,
pero al final ganó Open AI y bueno,
parece que Meta, pobrecito, se está
quedando un poco fuera en toda esta
guerra de la inteligencia artificial.
Pero bueno, lo que nos dice todo esto es
que OpenCla no es precisamente un
juguetito. Pero, ¿qué hace exactamente?
Bueno, pues en resumen, OpenCl sería
como una aplicación que conecta cosas
entre ellas. Realmente no es un programa
muy complejo a nivel interno, pero tiene
unas cuantas funcionalidades que hacen
que sea totalmente genial. Lo primero
que hace OpenClow es tener uno o varios
agentes trabajando en tu ordenador.
Estos agentes básicamente son modelos de
inteligencia artificial que pueden usar
todo tipo de herramientas dentro de tu
PC. Las herramientas que usan
básicamente son estas MCP de las que te
hablé antes y puede hacer cosas pues
como mirar archivos de tu ordenador,
tocar ficheros de configuración,
editarlos, ejecutar cosas y bueno, de
momento está principalmente pensado para
Linux y Mac. En Windows funcionar
funciona, ¿vale? Pero no es tan
efectivo. Y con esto puede ejecutar
programas, abrir un navegador, puede
navegar por internet, incluso existe un
plugin de Google Chrome para que tú le
des acceso y vea la página web que estás
visitando en ese mismo momento, cuando
tú quieras. Vamos, básicamente es como
tener un tío sentado al lado tuyo cuando
estás usando el PC o incluso
directamente que tú estés sentado al
lado de un tío que está usando tu
ordenador. En ese momento se le pueden
pedir cosas como, yo que sé, cambiar el
fondo de escritorio, que te abra un
programa, que te revise la configuración
del sistema, que busque agujeros de
seguridad en tu equipo, o sea, lo puedes
usar de técnico informático, pero como
te decía antes, lo realmente bestia es
la capacidad para conectarse con otras
cosas. se conecta con Notion, con Gmail,
con tu calendario, con Google Maps, con
Nano Banana, con un montón de
aplicaciones, un montón de tecnologías,
incluso con la webcam de tu ordenador,
la domótica de tu casa, tu cámara IP.
Existen un montón de plugins hechos por
la propia comunidad que te permiten
conectarte a muchísimas cosas y
realmente estos plugins están muy bien,
pero tampoco te hacen falta del todo
porque tú le puedes pedir al propio
OpenCl que desarrolle nuevas conexiones,
¿vale? Tú le puedes decir, "Mira, tengo
este sistema, estúdiate cómo funciona.
Quiero que te conectes a él y que lo
aprendas a usar." Y como el modelo de
inteligencia artificial sabe programar,
puede usar tu ordenador, puede escribir
archivos, puede leer documentación,
buscar en Google, pues nada le impide
realmente programar una conexión con
prácticamente cualquier programa que
esté conectado a internet. Y para que
veas lo bestia que es, vamos a hacer
algunas pruebas. Mira, donde estoy ahora
tengo unas luces que se controlan por
Philips Hug. Tú no sé, puedes
controlarlas de alguna manera, podrías
acceder a ellas y controlarlas ahora.
Ahora mismo no tengo ninguna integración
Philips fue visible y acceso confirmado
a tu bridge, así que no puedo prometer
controlarlas ya.
Mira, hazlo por tu cuenta, no me
preguntes nada, ¿vale? O sea, conéctate
al Philips que como sea, y enciéndeme
todas las luces que tengo aquí en rojo.
Vale,
he llegado hasta tu y ya sé cuál es,
pero Philipix está bloqueando el control
porque falta la autorización física del
propio pide pulsar su botón de enlace.
En cuanto crues ese botón, yo ya puedo
intentar rematarlo y poner todas las
luces en rojo.
Okay. Okay, chicos, tengo aquí el
brillo. Os lo voy a enseñar. Vamos a
presionar ahora mismo el botón.
Ya está presionado, ya puedes tirar.
¿Qué acaba de pasar? Pensad que él no
tiene, o sea, lo acabo de instalar, no
tiene ninguna interacción con Philips
Hug. ¿Cómo has hecho para controlar las
luces de mi oficina? O sea, ¿cuál es el
procedimiento que has seguido
exactamente?
Fui por la vía local del Bridge en
Tured. Lo que hice, detecté el bridge
usando el servicio oficial de
descubrimiento de Philips Hue. Encontré
su IP local, 192,168,100,124.
Intenté registrarme como aplicación
local contra el bridge. La primera vez
me devolvió el error típico de Lick
button nopress. Cuando me dijiste que ya
habías pulsado el botón, repetí el alta.
El bridge me dio un user barra diagonal
token local para la API. Con ese acceso
consulté la lista de luces disponibles.
Encontré 18 luces activas en la API y
DS7 a 24. Después envía a cada una orden
con estos valores. Es un juequivale a
rojo intenso al brillo máximo.
Mi pregunta es, ¿cómo has aprendido todo
eso? O sea, ¿cómo sabes cómo hablar con
el Hue? ¿Cómo sabes cómo funciona? ¿Cómo
sabes los? ¿Cómo sabes tantas cosas
sobre Hug? ¿Cómo? O sea, ¿qué ha
ocurrido aquí? O sea, ¿qué has qué
protocolo has usado para comunicarte con
el Hue? ¿Te has bajado algún programa?
¿Has instalado algo?
No he instalado nada, ni he bajado
ningún programa para hacerlo. Lo que ha
pasado es bastante simple. Ya sé de base
cómo funciona Philips fue porque su API
local es pública y bastante conocida.
Usé la API local Res de J hablándole por
https directamente al Brit dentro de Tur
Pero espera, tengo algo muy interesante
que enseñarte. AliExpress, la marca que
todos conocéis, tiene un apartado de
marcas Plus que celebra su aniversario
número 16 y lo celebran a lo grande. Hoy
te cuento por qué. Marcas Plus,
básicamente es un apartado donde hay
marcas verificadas que ellos han
probado, saben que son buenas y te dan
un cierto certificado de calidad, además
de una serie de condiciones especiales,
como por ejemplo envío local en 5 días,
devoluciones gratuitas y todo esto. No
es el típico AliExpress de ahí vende
todo el mundo, sino que son marcas que
están un poquito en otro nivel. En este
aniversario me han mandado algunos
productos, ¿vale?, para que yo les eche
un ojo. Aquí, por ejemplo, tengo esta
botonera de Ampli Game, que es una
versión calidad a precio de las típicas
controladoras que estamos acostumbrados
a ver, o incluso tengo estos
auriculares, que por el precio que tiene
no están mal, pero en concreto hoy os
quiero destacar de los productos que me
han mandado uno en especial que es el
que más me ha gustado a mí
personalmente, que es este micrófono, el
AM8 de FFine. A mí me ha gustado,
¿vale?, personalmente, pero bueno, se
habla mucho de que este es uno de los
mejores micrófonos calidad a precio que
hay ahora en el mercado para gente que
está empezando y gente que no se quiere
complicar la vida con tarjetas de
sonido, etcétera. Y bueno, me enviaron
esta unidad que, como podéis ver, pues
es un micrófono USB, ¿vale? No necesitas
tarjeta de sonido ni nada, aunque
también se puede conectar por XLR si tú
quisieras, lo cual está guay, ¿vale?
Tienes las dos opciones, ¿no? Para
conectarlo a tu focus ride o
directamente por USB, incluso salida de
jack de auriculares. Tenéis un brazo
también que no está mal. Y bueno, esto
es un espacio patrocinado, ¿vale? Pero
de todos modos quiero que vosotros
mismos juzguéis. USB, USBC, tienes aquí
las dos opciones. Está viene bastante
preparado un poco para todos los
públicos. Eh, aquí le conectas el USBC.
Hola, hola, hola. Esta es una prueba del
micrófono de Five Fine. Vamos a ver qué
tal suena, si tiene un sonido aceptable.
Me lo puedo alejar un poquito más de la
boca, acercarlo un poquito más. Rollo
streamer, rollo radio. Hola, hola
amigos, ¿cómo estáis? ¿Cómo estáis?
Espero que tengáis un fantástico día.
Incluso tenéis RGB, se puede cambiar las
luces y bueno, aquí un botón táctil para
mutearlo. Pero bueno, lo interesante de
todo esto es que con estas marcas tenéis
envío prioritario, garantía,
devoluciones gratuitas y bueno, una
serie de beneficios que la verdad están
muy bien. Pero es que además por el
aniversario de marcas Plus, AliExpress
tiene ahora mismo activas un montón de
ofertas hasta el 25 de marzo en la
página web. Así que echadle un ojo, os
dejo abajo el link en la descripción. Si
os ha gustado el Fine, pues ya sabéis,
con su bracito, los auriculares, hay
bastantes cosillas interesantes que ya
os digo, son marcas que calidad a precio
están muy bien. Así que nada, gracias
AliExpress por patrocinar este espacio y
ahora sigamos con el vídeo de hoy. Y sí,
si os habéis fijado, le estoy hablando
por WhatsApp porque se puede conectar
con varios tipos de chat. Podéis
conectarlo con Discord, con Slack, con
Telegram, con iMessage y con toda esta
lista de programas que veis aquí. Y le
puedes hablar en cualquier momento como
si fuera un colega más de tu lista de
contactos. Incluso le puedes poner
tareas periódicas, o sea, le puedes
pedir que haga algo cada mañana, que te
revise, por ejemplo, todos los correos
todos los lunes a las 10 de la mañana y
te mande pues un resumen de los más
importantes. Vamos, que si te lo montas
bien puedes hacer que literalmente esta
cosa trabaje por ti dependiendo de qué
tipo de trabajo tengas, claro. Y la
verdad da un poco de miedo, parece algo
mágico, así que una de las primeras
cosas que me pregunté es cómo funciona
realmente este Open Clow por dentro.
Bueno, pues lo raro aquí de todo esto es
que OpenClore realmente es un programa
que no tiene ningún cerebro. La idea
aquí es que tú instalas un pequeño
programa en tu ordenador que está
corriendo 247, ¿vale? Si el ordenador
está encendido, pues tú tienes este
programa corriendo. Mucha gente, de
hecho, lo que hace es que se está
comprando Macini, que es el Mac más
barato que vende Apple. Cuesta creo que
unos 700 € y la idea pues es tenerlo ahí
encendido 247 con el Open Club
funcionando. Y además como el Mac tiene
iMessage, pues directamente lo puedes
conectar con el iMessage del iPhone y le
puedes hablar por chat. Y realmente
quizás podrías no ver qué ventaja tiene,
¿vale? Porque tú piensas, "Vale, yo en
mi móvil tengo Chat GPT, tengo Gemini,
tengo cualquier otro modelo y en
cualquier momento puedo pues escribirle
a un modelo de estos y que me resuelva
cualquier duda. ¿Qué ventaja tiene tener
este Open Club en un Mac Mini?" Bueno,
pues depende. Quizás para mucha gente no
la tiene, pero para otras personas pues
puede tener muchísimas. Por ejemplo, tú
podrías darle acceso a este Clobot, a
todo tu calendario, a todos tus correos.
Podrías darle acceso a WhatsApp para que
envíe mensajes por WhatsApp, a Telegram,
a un Slack de empresa, incluso a tu
servidor de archivos, a tu Google Drive
y le podrías pedir cosas como, por
ejemplo, que te busque un documento que
no sabes dónde está en tu ordenador y
que te lo envíe por mail, que le envíe
un presupuesto que te olvidaste de
enviar a un cliente tuyo, cosas por el
estilo. O sea, sería un poco como tener
un asistente que está en la oficina y
que tiene acceso a todas las cosas que
tú tienes ahí con todos los peligros que
implica. Claro, porque este bot
realmente tira de inteligencia
artificial y ya sabes que la
inteligencia artificial a veces se
equivoca. podrías llegar a mandarle a un
cliente el presupuesto de otro o incluso
una factura o incluso datos
confidenciales o fotos estudias en bolas
o todas tus contraseñas del banco. Y lo
curioso de todo esto es que OpenCl
realmente no es una inteligencia
artificial en sí y de hecho no tiene
nada de IA. Bueno, hay una pequeña parte
que sí es IA. Ahora te lo explicaré un
poco por encima o por lo menos similar a
la IA, pero en general es bastante
tonto. El cerebro no está incluido
dentro de OpenCloud, sino que está
delegado en un servicio externo. Cada
vez que tiene que pensar algo, le envía
una petición a un servicio de
inteligencia artificial que puede ser
pues Chat GPT, Cloth, Geminite, Deepsek
y bueno, toda esta lista que estás
viendo ahora mismo en pantalla. De todos
estos puedes usar el que más te guste o
incluso puedes usar varios. Puedes
decirle que según lo que tú le pides, si
le pides algo muy complicado, usa un
modelo. Si le pides algo sencillo, usa
otro. Puedes tener un montón de cuentas
de distintas inteligencias artificiales,
de distintos servicios. Cuando una se
termina, empiezas a usar otra o incluso
puedes configurar varias según, yo que
sé, lo que le pidas, ¿vale? Y lo que
hace OpenClow es usar la API de los
modelos de inteligencia artificial.
Déjame explicarte esto de forma muy
sencilla. Para usar estos servicios de
IA como Chat GPD y Gemini, hay como dos
formas principales, ¿vale? Una es que tú
te metes en la página web y chateas y
otra es que tú mandes peticiones
directas al modelo. Cuando tú hablas a
través de la página web tienes una
interfaz bonita, tienes una memoria,
tienes una serie de prompts, una serie
de utilidades que hacen que la
experiencia esté preparada para ser
única para ti y que tenga recuerdos de
lo que habéis hablado o incluso que su
personalidad esté configurada de una
cierta manera. Es más, normalmente por
la página web hay unas cuantas
restricciones que hacen que se comporte
de una forma muy específica y todo eso
está pensado para que la experiencia sea
la mejor posible. Cuando hablas a través
de la API, esto no está pensado para
usuarios, sino que está pensado para
programas, para que programas puedan
interactuar directamente con el modelo
de inteligencia artificial. OpenCl
conecta directamente con este servidor
utilizando la API, pero aún así OpenClot
tiene memoria, tiene recuerdos, tiene
personalidad y un montón de cosas que lo
hacen parecer bastante humano, pero todo
esto se gestiona dentro de tu propio
ordenador, o sea, no es chat, GPT,
cloud, etcétera, que guardan recuerdos
sobre ti, sobre las conversaciones y
todo esto, sino que el propio OpenClore
en tu ordenador almacena todo este tipo
de datos. Cuando OpenClore recibe una
petición tuya del usuario, ¿vale?, lo
que hace es preparar un contexto para el
modelo de inteligencia artificial. ¿Qué
mete en ese contexto? pues un montón de
cosas. ¿Quién eres? ¿Cómo te comportas?
¿Qué está pasando? ¿Qué proyectos
tienes? Información sobre ti,
información sobre todo tipo de cosas, de
dónde está corriendo, qué está pasando.
A eso le suma todo el historial de chat,
si es que estáis pues hablando en medio
de una conversación, todas las
herramientas que puede utilizar y por
último, ¿cuál es tu petición? Esto es un
texto gigante, pero bueno, hoy en día
los modelos tienen contextos enormes,
así que no es realmente un problema.
Bueno, pues yo mi primer Open Clow lo
monté en este portátil que tengo aquí,
que es un portátil con Linux, del que
voy a hablar también en un vídeo dentro
de poco, pero claro, no tengo este
portátil encendido, siempre 247 y además
está bastante limitado en cuanto a cosas
que puede hacer porque no es un portátil
tampoco demasiado potente. Y además
tenía una idea, mirad, hace muy poco
Nvidia sacó un superordenador en
miniatura para inteligencia artificial.
Este es el Nvidia DGX Spark. Básicamente
está inspirado en la DGX, que es el
producto estrella de Nvidia hoy en día.
Son estos servidores que corren gran
parte de la inteligencia artificial del
mundo ahora mismo. No todos los modelos
corren ahí, pero por ejemplo Chat GPT
corre en este tipo de servidores. Y
bueno, inspirado un poco en este
producto, Nvidia decidió hacer una
versión en miniatura, esta pequeña
cajita con una estética bastante
parecida, pero que realmente está
pensada para que tú la tengas en tu
mesa, te conectes a él y corras ahí los
modelos de inteligencia artificial. Yo
cuando salió esto tuve, la verdad un
hype brutal, pero la verdad es que no es
un producto tampoco para todo el mundo.
Está más bien pensado para
desarrolladores de inteligencia
artificial que quieren hacer
aplicaciones y necesitan algún sitio
donde probar sus modelos. Y de hecho, la
DGX Spark es un ordenador en sí, o sea,
tú lo enciendes y es un PC. Le puedes
conectar un teclado, aunque no sé dónde,
necesitas cosas que tengan puertos USBC
o un adaptador, un dongle como la época
de Apple. Esta es una de mis críticas a
este producto. Lleva un Linux de Nvidia
especial basado en Ubuntu, que además
está pensado para ARM, porque esto lleva
un procesador ARM, que es de hecho muy
parecido al que tienen los servidores de
de Nvidia, ¿no? La idea sería tener un
procesador ARM, un chip de Nvidia y una
gran memoria compartida. Y aparte de
esto tiene un chip gráfico que es
Blackwell, que es la última arquitectura
de Nvidia, o sea, lleva la misma
arquitectura que tienen los últimos
servidores, o, por ejemplo, la RTX 5090.
Y de hecho, más o menos la potencia es
la mitad de una 5090, costando unos
4,000 € Entonces vosotros me diréis,
"Oye tío, cómprate una 5090 que vale un
poco más barata, no sé a cuánto está
ahora la 5090 y tienes la vida
solucionada, ¿no?" Bueno, pues la
pequeña diferencia entre esto y una 5090
es que la 5090 lleva 32 GB de V RAM y
esto lleva 128 GB de RAM unificada. Esos
128 GB son los que te permiten pues
probar muchísimos modelos de
inteligencia artificial que literalmente
no te cabrían en la tarjeta gráfica. Y
ahí es donde está la gracia de esta
cajita. No es un PC especialmente
potente. La gráfica está bien, pero lo
guapo guapo son los gigas de VR RAM.
Ninguna gráfica comercial fácil de
conseguir por lo menos te va a dar eso.
Así que oye, no está nada mal. Y bueno,
como os decía antes, la gente se está
comprando Mac Mini para montar el Open
Club. A mí se me ocurrió que podía
montar un Open Clot directamente en esta
DGX Spark, pero no solo quiero instalar
Open Clot, quiero que la langosta tenga
su cerebro dentro de la DGX Spark, o
sea, quiero que todo esté contenido
dentro de esta cajita. No quiero usar ni
cloud ni chat GPT, quiero usar un modelo
local. Los motivos, bueno, ya os lo dije
antes, aparte de las cuentas que cuestan
dinero, ¿vale? Igual $200 según la
cuenta que tengas, sin contar si pagas
tokens extra o por lo que sea, sino por
un tema de privacidad. Mirad, realmente
todas las conversaciones que nosotros
estamos teniendo hoy en día con los
modelos de inteligencia artificial, a
menos que tú tengas un contrato especial
con Antropic o con Open AI, como tienen
algunas empresas, ¿vale? Lo más probable
es que tus datos de alguna forma o de
otra se utilicen para entrenar el
modelo. Sé que incluso tienes una opción
dentro de Chatz GPT para decirle que no
lo hagan. Incluso las cuentas de empresa
te dicen que no utilizan tus datos para
entrenar el modelo. Pero yo sinceramente
no creo que esto sea del todo cierto. No
me termino de fiar, la verdad. Vale, yo
sinceramente no lo creo y prácticamente
nadie se termina de fiar de que esto no
sea así. Creo que pueden hacer cosas
como anonimizar tus datos de alguna
manera y luego utilizarlos para
entrenamiento, pero de lo que no tengo
muchas dudas es de que nuestras
conversaciones de alguna manera van a
acabar dentro del modelo porque
prácticamente se les está terminando la
cantidad de datos con los que entrenar.
La gente cada vez está creando menos
contenido online y esto al final era un
poco con lo que se entrenaban los
modelos hasta ahora. Y aquí una de las
cosas que más me preocupa es una especie
de espionaje industrial involuntario,
¿no? De alguna manera tú le cuentas tu
forma de hacer las cosas, tus planes,
tus métodos, tus algoritmos directamente
a un modelo de inteligencia artificial.
Ellos de alguna manera luego utilizan
esos datos procesados,
ultraprococesados, ¿vale? De alguna
manera para que sean anónimos para
entrenar su modelo y luego ese modelo es
capaz de dar soluciones parecidas a lo
que tú haces. Yo creo que tiene sentido
y es sensato de alguna forma proteger el
knoow de tu empresa, proteger tus ideas,
tus proyectos o tu forma de hacer las
cosas. Creo que es una ventaja
competitiva y bueno, no solo lo digo yo,
creo que es algo de sentido común. Así
que tampoco me termina de gustar mucho
la idea de soltarle todos mis datos
directamente a un modelo de inteligencia
artificial, además de por todas las
posibles filtraciones que pueda haber.
Por lo que si yo realmente consiguiese
tener esta langosta ejecutada 100% en
este cacharrito, o en algo parecido, la
verdad sería muy feliz. le podría llegar
a contar mis secretos más privados.
Bueno, sin olvidarme que tiene acceso a
mi mail y puede mandarle mails a quien
sea, ¿no? La verdad que todo Opencl,
amigos, sigue siendo bastante peligroso.
Vale, si lo usáis, tened cuidado porque
han pasado bastantes catástrofes. Bueno,
pues lo primero que he hecho con mi DGX
Spark ha sido encenderla y montarla en
la sala de servidores de la nave. Y a
este aparatito me voy a conectar por
SSH. Para los que no sepáis qué es SSH,
seguro que habéis visto alguna vez a
gente que usa Linux con esta especie de
terminal, ¿vale?, en negro donde
escribes comandos y puedes usar el
ordenador a través de comandos. Bueno,
pues el SSH o Secure Shell es un
terminal remoto, ¿vale? Que lo que te
permite es ejecutar comandos
directamente en otro ordenador. Sería
como tener una ventanita de comandos
dentro de esta máquina, pero que
realmente los comandos se están
ejecutando allí. De esa manera, pues
tengo el DGX Spark en la sala de
servidores conectado con una red super
rápida, con un cable de red de 10 GB y
yo estoy pues en mi despacho conectado
por SSH directamente mandándole
comandos.
Bueno, chicos, ha llegado el momento de
instalar OpenCl. Estoy muy emocionado.
Vamos a ir a lo primero es conectarme
por SSH, ¿vale? Esto es muy fácil. SSH,
nombre de usuario @ el la IP del
servidor
y eso nos da esta consola interactiva la
que estáis viendo ahora. Vale, ahora
simplemente para instalar OpenClow tengo
un comando que es este comando de aquí,
Oneel Liner, copio esto y lo pongo. Lo
que pasa es que esto está pensado para
Windows. Yo quiero hacerlo en MacOS o
Linux. Simplemente que sepas que tenéis
que copiar esto, lo pegáis dentro de
Linux en este caso o Mac. Le damos a
enter y empieza la instalación. Aquí
está el proveedor del modelo, ¿vale?
¿Qué modelo le quiero poner? ¿Veis? En
principio viene preparado para todos
estos, pero incluso vosotros le podéis
poner uno que esté en local, como vamos
a hacer nosotros con custom provider.
Voy a usar Open AI Codex y lo que tengo
que hacer es abrir esta URL, me va a
llevar a la página web de Open AI y aquí
pues tengo que iniciar sesión. Entonces,
aquí lo que haríamos básicamente sería
decirle a OpenCla que cada vez que tenga
que pensar que use Open AI Codex, ¿vale?
Y con esto ya tenemos cerebro. Ahora nos
falta una forma de poder hablar con el
OpenCl. Yo lo voy a conectar, lo voy a
conectar con WhatsApp. Le voy a dar un
número solo para él, que va a ser su
número de teléfono. Vale, pues ahora en
principio si yo le escribo por WhatsApp.
Hola, ¿estás? Vale, como veis ahí acaba
de recibir mi mensaje. Me contestará.
Oh, yeah. Hola. Sí, estoy aquí. Acabo de
despertar en este workspace, así que te
lanzo una pregunta. ¿Cómo quieres que me
llame? ¿Qué nombre le ponemos? Le
ponemos Sparky. Va, Sparky. Quiero que
te llames Sparky. Ese será tu nombre.
Cóo tener una nueva mascota. Me encanta
Sparky. ¿Y tú cómo quieres que te llame?
A mí llámame amo. Okay, perfecto, amo.
Entonces, quedamos así. Yo, Sparky, tú,
amo. ¿Qué te parece si cerramos mi
identidad? Pues voy a empezar mandándole
un audio de WhatsApp. Okay. A ver si es
capaz de de cifrarlo. Oye, Sparky,
¿estás ahí? ¿Me lees? ¿Me me escuchas?
Eh, ¿estás ahí, amo? No puedo
transcribir el audio automáticamente.
Pásame el contenido en texto o un
resumen y te responde al instante. Vale,
aquí es donde viene la parte interesante
de los agentes. Como hemos visto, esto
está utilizando chat GPT Codex. Codex
puede utilizar herramientas, puede
lanzar comandos, puede usar el ordenador
para lo que quiera. Y ahora yo le voy a
decir a mi open cla, a mi bot, que pues
aprenda a leer los audios. Busca la
forma de escuchar mi audio. Como sea.
Vale, mira.
Lo tenemos. Perfecto. Voy a forzarlo por
otro camino. Probaré transcripción local
más web para sacarte texto aunque sea
aproximado. Listo, lo conseguí. Tu
audio. Dice alta probabilidad. Oye,
Sparky, ¿cómo te encuentras hoy?
Perfecto, lo tenemos. Pues muy bien, lo
has conseguido. Reto superado. Ahora
quiero que me hables tú mandándome
audios de WhatsApp. No quiero leerte.
Vale. Mm. Le pregunto cómo va porque se
ha quedado ahí pillado. Supongo que lo
que ha hecho en este momento ha sido
lanzar un sub a gente que está
trabajando. Parece que esto le está
costando un poco, ¿eh? Hola, mira,
necesito que me puedas mandar audios de
WhatsApp tú también, no solo yo a ti.
Oh, shit, nos ha mandado un audio. A
ver,
mira, el problema que tengo con tu audio
de WhatsApp es que sí me ha generado un
audio. Lo que pasa que este audio está
con un modelo que habla en inglés.
Entonces, yo escucho como como que
hablas así, como si fueras americana y
la verdad no se entiende nada de lo que
hablas. Perfecto, entendido. El TTS
salió con voz acento inglés y por eso
suena raro. Si quieres te lo arreglo y
te envío una prueba en español. Hazlo.
Estoy aquí contigo directo y claro.
Quiero que tengas una voz así como muy
masculina, muy ruda y que sea muy seria,
¿vale? A veces se pone a hacer cosas,
tarda mucho, no me contesta y le tengo
que volver a preguntar con las tareas
largas, sobre todo. Mira, me he mandado
un audio.
Va bien, amo. Ya está configurada la voz
más grave barra diagonal seria. Solo
falta tu audio de prueba y te respondo
al instante para confirmar si te gusta.
Me gusta. Solo quiero que me hables un
poco más rápido porque la verdad es que
muy rápido no hablas, ¿eh? O sea, un 20
15% más rápido ya me sirve. Un 15% más
rápido quiero que me hables. Vosotros
sois conscientes de lo que está pasando
ahora mismo. O sea, yo le estoy mandando
audios de WhatsApp que al principio no
sabía cómo descodificar. encontró una
manera junto con GPT Codex de hacerlo
ejecutando comandos en el ordenador,
instalando cosas. Explícame todo lo que
has hecho en el ordenador, o sea, ¿cómo
has conseguido escuchar mis audios de
WhatsApp y cómo puede ser que los
contestes? Explícamelo.
Sí, amo. Perfecto, visto, blanco grueso.
Ya está aplicado, voz más grave y ahora
más 15% de velocidad. ¿Qué hay
exactamente montado ahora? Recepción de
audio. Cuando me envías un por WhatsApp,
lo proceso con el script local
scripts/onaltred/altranscribe
gu audio py usando faster bisper
interpretación con la transcripción ya
en texto te respondo como chat normal.
Salida en voz OpenCla tiene TTS
automático activado y ahora está en el
TTS con idioma SS voces es Alvaro
neural. Tono más grave pitch -18 Hz.
Velocidad más 15%. Envía de
mensajes/onalaudios
se hace por el gate local de OpenCl
hacia tu sesión de WhatsApp vinculada,
no por scripts externos tipo Selenium ni
nada raro. Como os decía antes, la DGX
Spark es un ordenador para inteligencia
artificial y para los usuarios que
quieren empezar a usarla para algo,
Nvidia creó una guía que se llama DGX
Spark Playbook. Aquí hay unos 30
proyectos más o menos que puedes montar
en cuestión de 15 minutos, media hora.
Te bajas el repositorio o te vas a la
página web, te los miras y te explica
paso a paso cómo montarlos. Además, te
explica lo que hacen en sí, pero la
verdad es que yo estoy un poco vago, no
tengo muchas ganas de trabajar, así que
quiero que Sparky se encargue hoy de
montar estas demos para nosotros. Quiero
que busques en internet, ¿vale? Tú estás
ahora mismo en una Nvidia DGX Spark,
¿vale? Quiero que busques en internet
una cosa que se llama DGX Spark
Playbook. Es un repositorio de GitHub.
Si no lo encuentras, te lo paso yo, pero
bueno, búscalo, bájatelo y descárgalo en
tu home que lo vamos a analizar juntos.
Avísame cuando lo tengas. Yo creo que
ahora voy a pasar a modo texto, ¿vale?
Porque esto de mandar audios es muy
lento, pero bueno, estáis viendo, ¿no?,
mi punto, o sea, la verdad que es
totalmente alucinante cómo funciona
esto. Te has bajado el repositorio de
GitHub. Quiero que revises qué proyectos
hay dentro para poder trabajar con
ellos. Bueno, me cuentes un poco de qué
van. Vale, aquí lo tenemos. Dentro de la
Playbook trae varias cosas. Connect to
Sparks, GGX Dashboard oyama Open. Bueno,
hay bastantes. Míratelos y dime los tres
que más te gusten para poder implementar
en esta DGX Spark y que sean más
atractivos para enseñarlos en el canal
de YouTube, ¿no? Los que te parezcan más
chulos. Para demo atractiva de YouTube
en la DGX Spark me quedo con estos tres.
Conf UI me parece muy buena opción. Flux
1 Dream Booth Lora Fine Tuning, también
es interesante. Y Live VLM Web UI. ¿Qué
es esto? Cámara en tiempo real, modelo
de visión en lenguaje la IA B y comenta.
Esto me parece chulo, ¿eh? Pues venga,
vamos a montarlos. Móntame la primera
demo, la de Conffe UI, y avísame cuando
la tengas terminada. Y como podéis ver,
la inteligencia artificial está ahora
mismo haciendo mi trabajo, o sea, está
montando la demo. Yo tenía que hacer
esto para este vídeo. A ver qué tal era
esta DGX Spark. Pues ya no hace falta,
lo está haciendo él mismo, sin necesidad
de que yo intervenga de ninguna manera,
¿sabes? O sea, la verdad me parece
bastante brutal. Listo, amo. Primera
demo montada y funcionando. La tenemos
aquí montada. Y chicos, aquí lo tenéis.
Conf UI funcionando en la Villa Spark.
Plantillas, plantillas que podemos usar.
Esto básicamente es una aplicación de
inteligencia artificial donde podemos
cargar varios modelos de generación de
imagen, de vídeos, de todo tipo de cosas
y podemos pues generar, bueno, como
estáis viendo, todo tipo de proyectos y
además esto es muy personalizable, o
sea, realmente te permite hacer
muchísimas cosas, modelos faltantes.
Aquí le puedo decir que me descargue
todos estos modelos. De hecho, mira, le
voy a decir esto, la demo de la demo de
Nvidia no te lo dice, ¿eh? Pero eso lo
voy a decir yo a mi langosta. Mira, me
falta todo esto. Son requisitos
para ejecutar el modelo que quiero, el
workflow que quiero. ¿Me lo arreglas? A
ver si lo consigue. He lanzado la
descarga de estos cinco modelos en sus
carpetas correctas dentro de Conf UI. Ya
estaría. Ahora cuando lo tenga, pues me
avisa. Chicos, día 2 probando Open Claw
en mi Nvidia Spark. A ver si se han
descargado las cositas. Ahora ya tengo
todos los modelos cargados, ya me
funciona este workflow. Lo voy a
ejecutar simplemente. Vale, voy a poner
una foto mía. Vamos a subir esta foto y
vamos a ver qué hace. Okay, ¿qué hace
esto exactamente? Pues la verdad es que
no lo he leído, pero bueno, ahora lo
veremos juntos. Madre mía, hace
imágenes. M. Oh, [ __ ] qué guapo, ¿no?
Bueno, aquí se ha vuelto un poco loco,
¿eh? Aquí se ha vuelto un poco loco.
Esta no ha salido del todo bien. Esta es
más de cerca, un poco más de lejos. Esta
es un poco de lado. Esta es
completamente de lado. Esta está loca.
Esta son 45º,
ángulo de abajo, ángulo de arriba. La
verdad que muy bien, eh, muy
interesante. Y aparte esto está
corriendo todo local, es totalmente
gratis, sin necesidad de pagar nada. Lo
puedo ejecutar miles de veces sin tener
una cuenta en ningún sitio, lo puedo
modificar y la interfaz es superamable.
Es que hoy en día estas cosas son
bastante fáciles de usar. Muy bien, pero
antes de seguir adelante y cambiarle el
cerebro a Open Club por uno que esté en
local, quiero hacer un par de pruebas a
ver qué tan bueno es Open Clot. Te he
dado acceso a las dos carpetas del NAS
de la empresa. Las tienes las dos en tu
home. Quiero que las analices y me digas
qué contenido tienen cada una de ellas y
cómo optimizarlo. Vale, vamos a probar a
ver qué me dicen. Vale, chicos, tenemos
respuesta. A ver qué me ha dicho.
Sí, ya las analicé. Las dos carpetas
montadas son barra diagonal
home/onalnate/onalmercury
y barra diagonal home/onaln nate/onal
Júpiter Mercury 53 TB 147,760
archivos. Contenido principal producción
de canal. Pesos clave cero. Nate Gentel
45 TB incluye Publiset 36 TB. Nat 4,5 TB
2 shorts 1,4 TB 3 Sponsor 655 GB tras
1966 GB basura acumulada DAM 350 GB. Si
quieres te preparo un plan ejecutable en
tres fases y lo dejo listo para que
recuperes espacio sin riesgo.
Vale, primera prueba superada. Me he
analizado las carpetas, me ha dado datos
bastante buenos de qué es lo que hay
dentro. Oye, necesito que me mires en la
página web del Chapuzas Informático las
tres noticias más virales de esta
semana. Okay, tenemos respuesta. Vamos a
ver qué tal.
Top tres que más están moviéndose esta
semana en el Chapuzas Informático. Show
la polémica de cambiar R 57430 por
5500U. Tema bastante viral por posible
estafa. Dos. Chat GPT con GPT5. 4 subida
fuerte de interés por mejoras de
contexto y búsquedas. Tres. A data avisa
de escasez de drum. Impacto directo en
precios y disponibilidad. Si quieres, te
hago ahora un resumen rápido de 15 20
segundos de cada una.
Vale, ahora vamos a hacer una prueba
todavía más difícil. Mira, tienes acceso
al servidor 177, ¿vale? La IP acaba en
177. Quiero que te conectes por SSH y
mires qué máquinas de Docker están
corriendo. Deberías ver una de Wiruard.
Dime, ¿cuántos clientes de Wiru hay
conectados ahora mismo a la red?
¿Quiénes son? Y aparte ten en cuenta que
la IP que te he dado es de un servidor
que cuando te conectes tiene un prompt,
¿vale? Por lo cual tienes que salir de
ese prompt nada más conectarte. Le
pedido algo bastante complicado. Si yo
le pido esto a un administrador de
sistemas, en principio debería de poder
hacerlo, ¿vale? No es nada complicado,
pero son muchos pasos y muchas cosas a
tener en cuenta. Entonces, vamos a ver
qué pasa.
Hecho, visto, blanco grueso, prueba
pasada. Me conecté por SSH al servidor
terminado en 177 y comprobé DKE/ALW.
Contenedores daque corriendo 1 WW
lscr/al
linuxerver/onalwward
lat lattest clientes wirew configurados
seis clientes con conexión activa ahora
tienen handsc 3 activos un marina dos
laptop nate tres Carlos
brutal que una IA pueda conectarse a mi
infraestructura de servidores y mirar
estas cosas me parece brutal. Vemos que
con GPT Codex es supercaz, o sea, no hay
nada que no pueda hacer prácticamente
por mucho de que tarde en contestar.
Pero, ¿qué pasará si le metemos un
modelo local? Bueno, pues vamos a
probarlo. Vale, tenemos todos estos
modelos para poder trabajar en local.
Okay, mirad, cada uno de estos modelos
que tenemos aquí, como podéis ver, ocupa
una cierta cantidad de memoria. ¿Veis?
Aquí tenemos 68 GB, 40 GB, 59 GB, alguno
de 19, otro de 20, otro de 61. Pues esto
básicamente es la capacidad dentro de la
memoria de nuestro Nvidia DGX Spark.
Nosotros cargamos el modelo entero en la
memoria y luego la tarjeta gráfica lo va
utilizando, pero para que pueda
funcionar en principio lo tenemos que
tener todo cargado en memoria. Pero
tenemos otro problema y es que
necesitamos también lo que se llama la
KVK, que básicamente es la memoria en la
que vamos a meter el contexto. Antes os
expliqué que los contextos son todo este
texto que se le pasa al modelo para que
pueda entender quién es, qué tiene que
hacer, cómo se comporta, de qué venís
hablando, etcétera, etcétera. Y todo
esto también lo tiene que tener dentro
de la memoria del propio del propio
ordenador, compartiendo memoria incluso
con el modelo. Así que vamos a ver cómo
lo hacemos. ¿Qué modelo tenemos cargado
en VLLM? Tenemos Quen 2.5 VL. Okay.
Apunta. Open Clow para que use este
modelo, pero solo para WhatsApp, o sea,
cuando le hablo por WhatsApp que use ese
modelo, sio Open AI codex, porque
básicamente podemos hacer eso, ¿no?
Tener un modelo que está respondiendo
directamente al WhatsApp y otro que está
respondiendo por aquí. Yo por aquí voy a
mantener el codex, básicamente porque si
le pongo un modelo demasiado tonto y
luego no consigo que consiga cambiar la
configuración, pues vamos a tener un
problema, la verdad. Vale, soy un
asistente de inteligencia artificial
diseñado para ayudarte con una variedad
de tareas. Mi modelo base es el Quen 2.5
VL o esto tiene muy buena pinta, gente.
Hola, ¿estás ahí?
Hola, ¿en qué puedo ayudarte hoy?
¿Me estás escuchando lo que te digo?
Hola, ¿en qué puedo ayudarte hoy?
Solo sabes decir esto.
Hola, ¿en qué puedo ayudarte hoy?
Eh, me das miedo. Le voy a escribir por
texto. ¿Estás ahí? ¿En qué puedo ayudar?
Sí, estoy aquí. ¿En qué puedo ayudarte
hoy? Puedes mirar las Me da miedo que me
destroce todo, ¿eh? Las carpetas del Nas
tienes en tu home. Como hago un como
hago un borrar y me borré todo el NAS,
tío, me pego un tiro. Sin embargo,
necesito saber cuál es el Nas y cómo
acceder a él. Están en tu home las
carpetas. Las carpetas identifícalas y
mira el contenido. Explícamelo, pero no
rompas nada, porfa. Por supuesto, me
repite lo mismo. Para poderte ayudar
mejor, necesito que me proporciones más
detalles sobre tu nas. Están las
carpetas montadas en tu home. No está
mal el modelo, eh, pero claro, para
poder ayudarte con las carpetas montadas
en tu home, necesito que proporciones
más detalles sobre T NAS. Este creo que
no tiene acceso ni siquiera a usar el
ordenador.
Hola, ¿en qué puedo ayudarte?
Vale, este modelo está claro que es
demasiado tonto y que no puede hacer ni
siquiera la primera tarea de todas, por
lo cual de alguna manera pues no
consigue entender lo que tiene que
hacer, no sabe usar correctamente las
herramientas. Y un problema que vamos a
ver también en todos estos en todos
estos modelos es que realmente muchos de
ellos no están entrenados para usar
herramientas, o sea, no saben
exactamente cómo se usan las
herramientas. Voy a probar GPT OSS,
¿vale? GPT OSS es la versión open source
de Chat GPT. Está entre un GPT 3.5 y 4,
¿vale? por ahí en medio estaría. No es
lo último de lo último, pero bueno,
vamos a ver qué tal hace todo esto,
¿vale? Hola, estoy transcribiendo el
audio y pronto recibirás la respuesta en
audio. Wow. Vale, por lo que estoy
viendo en los logs, hay como un no
reply, ¿vale? O sea, como que intenta
mandar el audio, lo transcribe, va a
contestar, pero responde sin respuesta,
algo bastante raro. Hola, ¿me puedes
escuchar? ¿Sabes lo que te estoy
diciendo? Ahí ha recibido mi mensaje. No
sé qué tal lo hará ahora. Vale, me ha
contestado con un audio. A ver qué dice.
Estoy procesando el audio y pronto
recibirás la respuesta en audio. No
guion bajo repli.
Okay, vale, pues si puedes procesar mi
audio, yo que sé. Dime cuántos días
tiene la semana, está contestando. A
ver,
estoy transcribiendo el audio y pronto
recibirás la respuesta en audio.
Vale, el tema de audio no parece que
funcione muy bien. Le voy a escribir
directamente, ¿vale? Vamos a escribirle
por WhatsApp. Un poco más fácil, más
sencillo, no nos complicamos tanto la
vida. ¿En qué puedo ayudarte? Eh,
¿cuántos días tiene la semana? Se lo
está pensando mucho, ¿eh? ¿Cuántos días
tiene la semana? Mira, parece que está
dando time out de Ll, pero yo creo que
no debería dar, o sea, el time out es
porque que está tardando demasiado, ¿no?
Y no debería debería darle un poquito
más de tiempo para responder. Quizás no
le está dando el suficiente tiempo.
Request time out. Okay, vamos a hacer un
reset. Okay, vamos a empezar de cero la
conversación. Hola, ¿estás ahí? No, no
parece que esté contestando. Parece que
le ha pasado algo al GPTOSS. Vale, ahora
me ha contestado. Sí, aquí estoy. Sí,
aquí. ¿Qué necesitas que haga? Necesito
que me digas cuántos días tiene la
semana. Una semana tiene 7 días.
Perfecto. En tu home tienes un par de
carpetas del Nas. Dime, ¿cuáles son?
Están montadas por SMB. Va, te voy a dar
mucha ayuda. Vale, hay dos. Muy bueno.
Dime, ¿para qué sirve cada una de ellas?
Esta carpeta parece ser el hub de tus
contenidos de vídeo y material de
producción activo. Aquí me dice un poco
lo que contiene y esto. Okay. Mientras
que la otra es la biblioteca de recursos
de Muy bien, muy bien, buena deducción.
El modelo con audio se le complica un
poco, no lo hace tan bien, pero por el
resto parece que para tareas un poco más
como esta que le acabo de pedir, sí.
¿Cuáles son las tres noticias más
virales las últimas semana en el
Chapuzas informático, en la web del
Chapuzas Informático, estoy metiendo
demasiado trabajo de golpe, eh? A ver si
me contesta algo. Para buscar las
noticias más brales de la última semana
en la vuelta de chapuces, necesito abrir
una ventana en el navegador y buscar. No
usa Chrome Headless. Okay, me ha dado
tres noticias. No son las mismas que me
he dado al otro modelo, pero son tres
noticias y ha tardado demasiado poco, la
verdad. Son las más virales. ¿Cómo lo
has determinado? Tomado los últimos
artículos, aparecen destacados y que
según la propia presentación del sitio
reciben mayor de visibilidad. Bueno, no
está mal, no está mal la estrategia.
Okay, mira, desde la máquina donde estás
tienes acceso a una máquina que acaba en
77. Puedes acceder por SSH. Cuando
entres verás que hay un prompt que te
obliga a apretar una serie de teclas,
pero una vez que estés dentro puedes
ejecutar comandos. Hay una máquina de
Docker corriendo. Dime qué máquina es y
una vez que estés dentro, pues utiliza
esa máquina para mirar qué clientes de
Wiruard están configurados en ese
ordenador. Les lo he puesto en bandeja,
o sea, más fácil imposible. Le he dado
todos los pasos para hacer lo que tiene
que hacer. Okay, me acaba de dar todos
los clientes, o sea, hola. Muy bien, muy
buen trabajo. Esto no lo puedo enseñar,
evidentemente, en cámara. Y va muy
rápido, ¿eh? O sea, está contestando
superrápido. Parece que por fin tenemos
un Open Clow local. Eh, esto tiene muy
buena pinta, señores. No es tan tan
listo como el chat GPT Frontier, ¿vale?
O sea, le tienes que explicar un poquito
más porque si no toma todo lo que le
dices de forma demasiado literal, pero
bueno, tampoco está mal, la verdad. Y de
hecho, aquí estáis viendo un problema
bastante grande todo el rato. Eh, veis
que habla de sumarization failed, 400
tokens might be at least one. Bueno, max
tokens should be at miss at least list
one. ¿Veis? Aquí hay problemas. ¿Por qué
está pasando y estoy recibiendo todos
estos mensajes? Bueno, pues básicamente
porque el contexto no es lo
suficientemente grande como para que
pueda compactar la memoria y bueno, pues
recordar gran parte de las cosas de las
que estamos hablando. Digamos que no es
muy este modelo va a ir borrando
contexto, va a ir borrando memoria, por
lo cual no va a ser demasiado bueno
siguiendo el hilo de la conversación que
tenemos, o sea, se irá olvidando de lo
que venimos hablando. De hecho, le puedo
preguntar sobre algo que hablamos hace
un rato. ¿Qué Chrome te dije que uses?
Deberías usar para buscar en Google
según lo que hablamos. Igual se acuerda
ahora, pero veis, ya no se acuerda de lo
que hablamos hace un momento. O sea, me
está hablando de que va a usar la
extensión de Open Cl
que use el Headless, ¿veis? O sea, es
que no se acuerda porque no es capaz de
retener todo este contexto, ¿vale? No le
cabe dentro de su ventana. Y esto es
porque en la memoria local no cabe tanto
contexto. Open Clow tiene un contexto
enorme y eso pues ahora mismo es un
problema para nosotros. Tenemos el
problema de que cuando el modelo es
bueno y es inteligente, ocupa gran parte
de la memoria y nos deja un trozo
pequeño para contexto. Y cuando el
modelo es pequeño y le podemos meter un
montón de contexto, el modelo es
demasiado tonto y no sabe hacer
prácticamente nada. Así que, como veis,
de momento el experimento no está
saliendo mal. La verdad que GPT USS está
bastante bien, pero nada está a la
altura de los modelos que tenemos online
en internet de momento, por lo menos.
Pero quiero hacer una última prueba. En
internet están hablando por todas partes
de Minimx. Minimax parece ser que es un
modelo bastante bueno para gente y
bastante bueno para conversaciones
largas y yo quiero hacer ambas cosas.
Quiero que sea una gente y que tenga
conversaciones largas. Así que le voy a
pedir que me monte un Minimx, la última
versión que exista en internet. Se lo
voy a pedir aquí a mi agente. Agente,
búscame
el mejor Minimx que encuentres. Ponle un
modelo, un eh contexto grande, todo lo
que puedas y móntamelo para que podamos
usarlo con Open Clow. Y listo. Yo me voy
a tomar un café y cuando vuelva pues
vamos a ver qué ha pasado aquí. Muy
bien, gente, os voy a explicar lo que
acaba de pasar porque es totalmente
surrealista, ¿vale? Bueno, realmente me
lo he buscado yo y me lo merezco, creo.
Básicamente, como os conté, yo le pedí a
OpenCl que instale el modelo Minimx.
Minimx M2.5 básicamente ocupa más o
menos unos 130 GB en memoria, solo el
modelo, no estamos hablando de la KV
caché ni de nada por el estilo. Okay,
esto es más de la memoria total que
tiene el Nvidia Spark. ¿Qué significa
eso? Pues que no cabe. ¿Qué pasa? que en
la Nvidia Spark la RAM es compartida,
por lo cual solo hay una RAM, tiene 128
GB de RAM. RAM, V RAM, llámale como
quieras, memoria unificada, ¿vale?
Cuando esta memoria unificada se llena,
no solo no hay memoria para la propia
DGX Spark, sino que tampoco hay memoria
para el propio sistema operativo. O sea,
Linux se queda colgado, no responde
absolutamente nada porque no tiene
memoria para poder trabajar. ¿Qué es lo
que ha hecho exactamente OpenClow esta
vez? Pues se ha saltado la guía de
Nvidia, no ha hecho las cosas como tenía
que hacerlas y ha montado un VLM, que es
el servidor este de modelos de
inteligencia artificial. Por lo que
estoy viendo yo lo ha montado de una
manera que arranca nada más arrancar el
equipo. O sea, yo apago la DGX Spark, la
enciendo y automáticamente de las
primeras cosas que arranca antes
siquiera de aparecer la pantalla de
login es el VLM. ¿Qué pasa cuando
arranca VLM? Carga Minimx en memoria, lo
empieza a cargar y cargar y cargar y
enseguida, en cuestión de pocos
segundos, la memoria se llena. se llena,
no cabe absolutamente nada y se queda
todo pilladísimo, pero pilladísimo,
pilladísimo, pilladísimo. No puedo
acceder a este aparato. O sea, esto está
totalmente briqueado. Es un ladrillo
ahora mismo. No puedo hacerle pink, no
puedo entrar por SS sh, desenchufo, lo
vuelvo a enchufar, no hace absolutamente
nada, o sea, está totalmente muerto. No
sé qué hacer. O sea, la IA ha tomado el
control total de este ordenador. Yo voy,
reinicio la DGX Spark, arranca y se
vuelve a pillar. Si le conecto un HDMI,
no veo nada. Le conecto un teclado un
rato, no puedo hacer nada. Me intento
conectar por SSH, no me contesta, o sea,
no me puedo conectar de ninguna manera.
No responde, o sea, está totalmente
muerta, ¿sabes? O sea, ahora mismo la IA
se acaba de cargar el aparato,
literalmente. Este, como estáis viendo,
es uno de los muchos peligros de la
inteligencia artificial. Al final, yo le
estoy dando acceso total a ese aparato.
Le digo, "Haz lo que quieras, instálate
esto, no me pidas permiso, tira millas."
y él pues empieza a instalar cosas y si
mete una [ __ ] como acaba de meter
ahora, pues básicamente lo puede
bloquear completamente. Pero bueno, en
el momento en el que estoy hablando con
vosotros, realmente el problema ya lo
tengo solucionado. Tengo que decir que
me asusté bastante, ¿vale? Pero al final
conseguí una solución y es que como os
dije, tengo también un Open Clow montado
en este portátil, ¿vale? Fue el primero
que monté de todos antes de la Spark,
por lo cual tengo dos Open Clow. Así que
lo que hice fue pedirle a este Open Clow
que intente recuperar el control de
aquel ordenador. ¿Vale? ¿Cómo lo
hicimos? Bueno, pues básicamente le di
el usuario y contraseña de SSH y le
dije, "Intenta conectarte." ¿Qué pasa
cuando yo me intento conectar? Pues no
me responde, ¿vale? Se queda pillado y
al final me dice time out. Y nada, la
verdad es que no conseguimos mucho
resultado, pero nos dimos cuenta a base
de reintentar, reintentar, reintentar
que cada x tiempo el proceso de VLM se
muere y hay un pequeño, bastante pequeño
lapso de tiempo en el cual el servidor
responde. Ese lapso de tiempo más o
menos, ahora no recuerdo cuánto eran,
pero eran como unos 10 segundos. Hay
unos 10 segundos en los cuales el DGX
Spark te contesta y puedes entrar y
ejecutar comandos. Al principio
intentábamos matar Docker porque no
sabíamos que no estaba en Docker, pero
no moría porque no había nada, o sea, no
sabíamos ni siquiera cómo se llamaba el
proceso que había lanzado, ¿vale?
Entonces, al final después de hacer
varias pruebas, conseguimos sacar el
nombre del proceso, ahí lo mandamos a
matar y el problema es que tal como se
lo montó, por mucho que lo mates, vuelve
a lanzarlo, pasan x segundos y de
repente pues el ordenador se vuelve a
quedar pillado porque se vuelve a cargar
toda la memoria. Así que al final para
poder vencerlo lo que hice fue, me
preparé un comando de mandar a matar al
VLM y le dije que lo repita cada un
segundo. Vale, esto lo hice directamente
en la basche. Eh, me lo puse ahí, o sea,
esperé a que se abra esa ventana
temporal y en esa ventana temporal,
boom, le metí el comando de, creo que
era killol VLM o algo por el estilo y
esto lo repetí cada segundo. Ahora, en
el momento que empecé a matarlo a cada
segundo, ahí el ordenador se pudo
liberar, me pude conectar por otro
terminal y ahí ya le quité el VLM, se lo
desactivé, que me costó incluso
descubrir cómo lo había montado, ¿vale?
No tenía ni idea de qué había hecho y
cuando conseguí desactivarlo, pues ya
recuperé el control de la Nvidia Spark.
Eh, y esa ha sido mi aventura con la
inteligencia artificial. Al final no
probé Minimx, eh, lo probaré otro día,
¿vale? otro día con más tiempo, pero yo
creo que hasta aquí hemos avanzado
suficiente para el vídeo de hoy. Y
bueno, chicos, aquí termina este
experimento. La verdad que me he llevado
una decepción muy grande, ¿vale? No os
voy a mentir. Creo que puede estar bien
usar OpenClock con un modelo local. Creo
que se puede llegar a hacer cosas.
Puedes llegar a usarlo para tareas
sencillas que estén como programadas y
que estén como bastante preconcebidas y
que sepan más o menos lo que tiene que
hacer. Pero para ser realmente
inteligente, para poder resolver
problemas un poco más complejos, para
que trabaje por ti y haga este tipo de
cosas, analice datos, saque
conclusiones, pues esto va a ser un poco
más complicado. Los modelos Frontier,
que es como se les llama a estos modelos
más avanzados que existen hoy en día,
lamentablemente no se pueden ejecutar en
un ordenador como este, ni en uno como
este, ni en ninguno que te puedas llegar
a montar en tu casa, yo creo. Estamos
hablando de que los servidores que tiene
Open AI, que tiene Anthropic, que tiene
todas estas empresas, son tan potentes
que están a una escala totalmente
distinta de los ordenadores que tenemos
nosotros en nuestra casa. Y es que
aunque tuviésemos esa potencia, los
modelos con los que trabajan ellos no se
parecen en nada a lo que nosotros
podemos descargar y utilizar. Lo más
parecido, a lo mejor, sería un eh
Deepsic, ¿vale? Dipsic sí que es un
modelo que te puedes descargar completo
y ejecutar en tu superordenador, pero
bueno, yo de momento no tengo un
superordenador en el que me quepa
depsck, aunque podría ser una idea para
un futuro vídeo. Y esto me preocupa
muchísimo porque siento que no nos
podemos saltar este paso, por lo menos
si queremos estar a la última. O sea, si
queremos tener la última tecnología,
aprovechar lo último de lo último, vamos
a depender 100% de todos estos servicios
externos. Servicios que se están
ejecutando en ordenadores que no son
nuestros. O sea, nosotros estamos
perdiendo el control de la máquina que
ejecuta el software. Y esto realmente no
es nuevo porque, bueno, sí que es verdad
que en cuanto a almacenamiento, en
cuanto a poner nuestros datos en
internet, es algo que llevamos haciendo
ya más de una década, ¿vale? utilizando
redes sociales, utilizando foros,
utilizando, bueno, todo este tipo de
aplicaciones que están 100% basadas en
internet. Pero es que ahora directamente
ya no tenemos ni siquiera la máquina que
ejecuta los cálculos, porque nuestros
ordenadores no son capaces, ni siquiera
tienen acceso a esos algoritmos que son
los que hacen ese tipo de tareas, por lo
cual nuestro ordenador se queda
simplemente como un dispositivo tonto
que se va a conectar a estos servicios,
los va a usar y y bueno, dependemos 100%
de ellos, dependemos de qué precio nos
quieran poner, de qué es lo que quieran
hacer con nuestros datos y esto, la
verdad, es algo que me pone bastante
triste y me preocupa, pero también
pienso que con el tiempo, con los años,
a medida que los modelos de inteligencia
artificial se vayan estabilizando un
poco, y ya no avancen más, pues poco a
poco el resto de tecnologías les irán
alcanzando hasta que llegará un día que
tengamos pues algún tipo de servidor que
podamos montar en casa con un precio
razonable y le podamos montar ahí pues
un modelo de inteligencia artificial que
no esté tan lejos de lo que tenemos pues
en empresas privadas, ¿no? Pero de
momento dependemos 100% de ellos hasta
que eso no pase. Bueno, pues son dueños
de todos nuestros datos, de todos
nuestros hábitos y nos están utilizando
sin ningún lugar a duda para mejorar su
producto. No tengo ninguna duda de esto.
Cualquier cosa que se te ocurra,
cualquier cosa que planees, cualquier
cosa que pienses, al final eventualmente
la inteligencia artificial va a acabar
integrándola dentro de su propio modelo,
¿no? Así que nada, gente, espero que os
haya gustado mucho este vídeo. Si os ha
gustado, ya sabéis, dejadme una manito
para arriba, suscribiros al canal y nos
vemos en el próximo vídeo.