🧠 Cómo instalar Qwen 2.5 en local con LLM Studio y entrenarlo en un tema específico

Introducción

El avance de los modelos de lenguaje grandes (LLM) ha revolucionado la forma en que trabajamos con inteligencia artificial. Pero no todo debe hacerse en la nube. ¿Y si pudieras instalar y entrenar un modelo como Qwen 2.5 en tu propio equipo, sin depender de servicios externos?

Gracias a herramientas como LLM Studio, hoy es posible ejecutar y entrenar modelos de IA en local, con libertad total para personalizarlos. En este artículo te explicamos cómo hacerlo, paso a paso, y cómo entrenarlo con tus propios datos para especializarlo en un tema concreto.

¿Qué es Qwen 2.5?

Qwen 2.5 es un modelo de lenguaje avanzado de código abierto, desarrollado Alibaba, que ofrece un equilibrio excelente entre potencia y eficiencia. Es ideal para tareas de generación de texto, asistencias conversacionales, clasificación, y más. Puede ejecutarse en local si cuentas con una GPU adecuada.

¿Qué es LLM Studio?

LLM Studio es una plataforma visual, desarrollada OpenAccess AI Collective, que permite entrenar, afinar y probar modelos de lenguaje de forma sencilla. Permite usar arquitecturas predefinidas como Qwen, Mistral, LLaMA, etc., y admite entrenamiento con datasets personalizados.

Requisitos previos

Para instalar y ejecutar Qwen 2.5 en tu PC necesitas:

• GPU con mínimo 24 GB de VRAM ( ejemplo, RTX 3090 o superior)
• Python 3.10+
• Git
• pip y virtualenv
• Al menos 100 GB de espacio libre en disco

1. Instalación de LLM Studio

1. Abre tu terminal y clona el repositorio: bashCopiarEditargit clone https://github.com/Lightning-AI/llm-studio.git cd llm-studio
2. Crea un entorno virtual: bashCopiarEditarpython3 -m venv venv source venv/bin/activate
3. Instala las dependencias: bashCopiarEditarpip install -r requirements.txt
4. Lanza LLM Studio: bashCopiarEditarstreamlit run app.py Esto abrirá la interfaz en tu navegador.

2. Descarga de Qwen 2.5

• Ve a Hugging Face y descarga la versión Qwen 2.5 que mejor se adapte a tu GPU ( ejemplo, Qwen1.5-7B-Instruct).
• Puedes integrarla en LLM Studio seleccionándola desde el menú o indicando la ruta local.

3. Preparar tu dataset personalizado

Para entrenar la IA en un tema específico ( ejemplo, historia de España, derecho laboral, o literatura japonesa), prepara un dataset en formato .csv o .jsonl con estructura:

• Instrucción: lo que quieres que la IA aprenda a responder
• Respuesta: la respuesta esperada

Ejemplo .jsonl:

jsonCopiarEditar{"instruction": "¿Quién fue Alfonso X el Sabio?", "response": "Rey de Castilla que promovió la cultura y las leyes, creador de las Siete Partidas."}

4. Entrenar el modelo con tu dataset

1. Desde LLM Studio, ve a “Entrenamiento”.
2. Selecciona el modelo Qwen 2.5 que descargaste.
3. Carga tu dataset.
4. Configura los parámetros:
   • Epochs: 3–5
   • Learning Rate: 2e-5
   • Batch size: 8
   • Warmup: 10%
5. Inicia el entrenamiento.

⚠️ Nota: El proceso puede tardar varias horas, dependiendo de tu GPU y el tamaño del dataset.

5. Probar y extar

Una vez entrenado, puedes:

• Probar el modelo desde la pestaña de «Inference»
• Extarlo para usar en otras aplicaciones (como Gradio, Flask o incluso Telegram bots)

Reflexión final

Tener un modelo LLM como Qwen 2.5 entrenado en local con tus propios datos no es ciencia ficción: es poder real en tus manos. Sin depender de terceros, sin pagar cuotas, sin comprometer tu privacidad.

Con herramientas como LLM Studio, se democratiza el acceso a la IA avanzada. Y lo mejor: puedes adaptarla a tus necesidades, sea un asistente legal, un experto en poesía, o un consultor técnico.

Empieza hoy. Tu IA personalizada te está esperando.

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