En el post sobre Ollama expliqué cómo montar modelos de lenguaje en local. Lo que no conté es que usar Ollama directamente por terminal tiene sus limitaciones. Funciona, pero no es cómodo para el uso diario.
Open WebUI resuelve eso. Es una interfaz web para Ollama que se parece mucho a ChatGPT en apariencia y funcionalidad, pero corre en tu propia red, sin enviar datos a nadie, y sin límites de uso.
Llevo dos años pagando GitHub Pro. 4$ al mes. No es mucho dinero pero me molestaba. No porque sea caro, sino porque estaba pagando por algo que podía tener en mi homelab. Repos privados ilimitados, CI/CD, wikis, issues… todo corriendo en 200MB de RAM.
En diciembre monté Gitea y migré todos mis repos. No he vuelto a GitHub para proyectos personales.
Por qué self-hostear Git # GitHub está bien. Es rápido, fiable, todo el mundo lo conoce. Pero tiene varios problemas si trabajas en proyectos personales o internos de empresa:
Llevaba tiempo con Portainer en Phatt. Funciona, nadie puede decir que no funciona. Pero tiene una cosa que me molestaba: cada vez que quiero desplegar algo nuevo, hay demasiado click-click para configurar volúmenes, redes, variables de entorno. No es ágil.
Coolify lo probé también. Muy orientado a aplicaciones web con git deploy, casi demasiado para lo que hago en el homelab. Y el proceso de instalación me dejó una sensación de “esto es grande para lo que necesito”.
Mi servidor Plex llevaba meses quejándose. Tres streams simultáneos y el pobre Xeon E3-1230v3 se ponía a 80% de CPU, el ventilador sonaba como un reactor nuclear y empezaban los tirones. Si alguien intentaba ver una película 4K, ni te cuento.
Sabía que la solución era transcodificación por hardware, pero tardé semanas en configurarlo bien. Internet está lleno de tutoriales que asumen que sabes lo que haces o que directamente no funcionan. Este post es lo que yo habría querido leer hace dos meses.
n8n es la herramienta de automatización que tenía que haber instalado antes. Sin código, self-hosted y con 400 integraciones. Aquí están los flujos que uso de verdad en mi homelab.
Tengo una confesión: compro más libros de los que leo. Físicos, ebooks, audiolibros, lo que sea. El problema es que los tenía desperdigados por todas partes: Kindle, Audible, Google Play Books, archivos CBZ en carpetas random del NAS.
Hasta que monté Audiobookshelf y Kavita en el homelab. Ahora tengo una biblioteca digital centralizada, accesible desde cualquier dispositivo, con sincronización de progreso y sin depender de Amazon.
Te cuento cómo lo hice, qué aprendí, y por qué creo que es una de las mejores cosas que he montado en el homelab.
Tres ZimaBoard 2, una VPN mesh y ganas de sufrir. Así monté un clúster Kubernetes de producción que consume 20W y corre 34 pods. Tutorial paso a paso con todo lo que funcionó y lo que no.
Llevo un año con Grafana y Prometheus corriendo en mi homelab y es probablemente una de las cosas que más uso a diario. No porque sea bonito (que lo es), sino porque me he ahorrado un montón de problemas al ver las cosas antes de que exploten.
Te cuento cómo lo tengo montado, qué métricas vigilo, y sobre todo, los errores que cometí para que tú no los repitas.
Por qué necesitas monitorización en tu homelab # Mira, cuando empecé con el homelab solo tenía un mini PC con Docker. Sabía si algo iba mal porque dejaba de funcionar. Directo, efectivo, cero métricas.
He cometido el error dos veces ya. Montar algo “rapidito” en Docker Compose, que crece, se complica, y termino pasándolo a Kubernetes porque ya no puedo gestionarlo. Luego está el error contrario: montar un cluster K3s completo para hostear un solo contenedor que perfectamente podría vivir en un docker-compose.yml de tres líneas.
Después de gestionar ambos sistemas durante años en mi homelab (ahora mismo tengo varios equipos con Compose y un cluster K3s de tres nodos en ZimaBoard 2), creo que finalmente entiendo cuándo usar cada uno. Spoiler: no es solo “Compose para cosas simples, Kubernetes para lo complejo”. Es más sutil que eso.
Google Photos lleva años con mis recuerdos en sus servidores. Lo cambié por Immich corriendo en mi cluster K3s. Te cuento cómo lo monté, qué funciona, qué no, y por qué no volvería atrás.
Tengo 6 servicios expuestos a Internet desde mi homelab. Cero puertos abiertos. HTTPS automático. Protección DDoS gratis. Todo con Cloudflare Tunnels. Te cuento cómo.
¿Puedes tener un ChatGPT privado en tu homelab? Sí. ¿Es igual de bueno? No. ¿Merece la pena? Depende. Te cuento mi experiencia real después de meses usándolo.
