Benchmarking de modelos de visión con Ollama: CPU local vs GPU en Colab para OCR y extracción de facturas

Tue, 21 Jul 2026 00:00:00 +0000

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Informe completo

El informe completo, con todas las tablas y el detalle de metodología, está disponible en informe-benchmarking-ia-ollama-v1.md.

Hardware de los dos entornos

Componente	PC Local	PC Colab
Hostname	local-cpu-host	ed355698b496
Sistema Operativo	Linux 6.16.3-76061603-generic	Linux 6.6.105+
Procesador (CPU)	Intel(R) Core(TM) i7-14700	Intel(R) Xeon(R) CPU @ 2.00GHz
CPU - Cores / Threads	20 físicos / 28 totales	1 físico / 2 totales
CPU - Frecuencia Máx.	5400.0000 MHz	—
Memoria RAM - Total	31 Gi	12 Gi
Memoria RAM - Velocidad	1305MHz	—
GPU - Tipo/Modelo	Intel / Intel Corporation Device a780 (rev 04)	NVIDIA / Tesla T4
GPU - VRAM	—	15360 MiB
GPU - Driver/CUDA	—	Driver: 550.54.15 / CUDA: 12.4
Aceleración Ollama	Experimental (`OLLAMA_INTEL_GPU=1`). (Advertencia: “No se detectó GPU - Se usará CPU”)	CUDA (incluido en Ollama). Uso automático de GPU.
Almacenamiento (Disco raíz)	/dev/nvme0n1p3 (Tipo: HDD)	overlay (Uso: 89%)
Versión de Ollama	0.12.7	0.12.10
Variables de Ollama relevantes	`OLLAMA_NUM_PARALLEL=2`, `OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=2`, `OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q8_0`, `OLLAMA_FLASH_ATTENTION=true`, `OLLAMA_KEEP_ALIVE=0`	`OLLAMA_KEEP_ALIVE: 0`

Importante

Este benchmark se corrió en noviembre de 2025. Desde entonces el panorama de modelos de visión cambió bastante rápido, tanto para correr local como para usar vía API cloud. Para OCR y extracción de documentos estructurados hoy hay opciones más eficaces que las evaluadas acá: modelos locales más nuevos y mejor optimizados para VLM (versiones más recientes de Qwen-VL, entre otros), y servicios cloud especializados en extracción de documentos como Mistral OCR o Mistral Document AI, pensados específicamente para este tipo de tarea y con mejor relación precisión/velocidad que armar el pipeline con modelos generalistas vía Ollama. Los números y conclusiones de este post siguen siendo válidos como métodología y como fotografía de ese momento, pero si el objetivo es resolver el caso de uso hoy, vale la pena evaluar primero esas alternativas más recientes antes de replicar este setup tal cual.

Automatizar el registro de gastos: primera parte de una exploración con IA

Thu, 26 Mar 2026 00:00:00 +0000

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Planilla de gastos (Google Sheets)

Workflow en n8n

Demo

Que automatizar y por que?

Hace tiempo que uso una planilla de Google Sheets para llevar el registro de mis finanzas personales. En general no es mucho el tiempo que tengo que dedicarle, pero en algunos momentos sí me resultó más tedioso o me llevó más tiempo. No tanto por lo complejo de la planilla en sí (que es bastante simple) sino por la metodología elegida o las decisiones que en ese momento tomaba sobre qué tan puntilloso quería ser. Al principio quería registrar más detalles de cada gasto, y con el tiempo lo fui flexibilizando.

Ocr on lucianodlf -v

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