Electro Domótica

En el artículo anterior vimos cómo instalar Hermes en una máquina virtual con Ubuntu Server dentro de Proxmox y cómo conectarlo a Telegram para poder interactuar con él de una forma cómoda. Pero la instalación inicial es solo el primer paso. Lo realmente interesante empieza cuando dejamos de usar Hermes únicamente como un chatbot y empezamos a tratarlo como un agente capaz de ayudarnos a administrar el propio servidor donde se ejecuta. En esta segunda parte vamos a mejorar nuestro entorno de Hermes paso a paso. La idea es pedirle, directamente desde Telegram, que realice tareas reales de administración: restringir el acceso del bot solo a nuestra cuenta, configurar una carpeta compartida con Samba para intercambiar archivos desde Windows, activar un firewall UFW prudente, preparar backups automáticos, revisar el estado del gateway y reforzar el sistema de aprobaciones para comandos sensibles. Todo ello con una filosofía clara: Hermes puede hacer mucho trabajo por nosotros, pero nosotr...

Ollama es una herramienta que permite descargar, ejecutar y gestionar modelos de lenguaje (LLM) de forma local en tu propio ordenador o servidor, sin depender de servicios externos en la nube. En lugar de enviar tus datos a plataformas de terceros, Ollama ejecuta modelos de inteligencia artificial directamente en tu equipo, ofreciendo una mayor privacidad, control y, en muchos casos, un menor coste a largo plazo. Además, simplifica enormemente el proceso de instalación y uso de modelos abiertos como Llama , Gemma , Mistral , Qwen o DeepSeek , permitiendo ponerlos en marcha con apenas unos comandos. Una de sus grandes ventajas es su sencillez: Ollama actúa como un “motor” que descarga automáticamente los modelos, los optimiza para el hardware disponible y los ejecuta mediante una interfaz muy simple desde terminal o a través de una API local. Esto lo convierte en una opción ideal tanto para usuarios que quieren experimentar con IA en un entorno doméstico como para quienes desean inte...

Disponer de un asistente de inteligencia artificial que no solo responda preguntas, sino que además se ejecute en tu propia infraestructura y tenga acceso controlado a tus archivos locales, representa un paso más hacia la soberanía digital. Sin depender completamente de servicios externos, puedes construir un entorno inteligente, privado y bajo tu propio control. Sin embargo, convertir una máquina virtual (VM) básica en un auténtico nodo operativo de IA requiere algo más que una instalación convencional. Es necesario diseñar un entorno estable, seguro y escalable, capaz de integrarse correctamente con el resto de servicios de nuestra infraestructura.

En este artículo te voy a enseñar cómo montar un entorno de escritorio dentro de Proxmox, paso a paso y sin complicaciones. Para ello, voy a usar Ubuntu MATE en su versión 24.04.4 LTS, que es una opción bastante ligera, estable y perfecta si quieres algo funcional sin consumir demasiados recursos. La idea es dejarlo todo listo para que puedas trabajar cómodamente desde una interfaz gráfica dentro de tu servidor.

Si ya tienes tu nodo de Proxmox listo, el siguiente paso lógico es desplegar máquinas virtuales para tus proyectos. En esta guía, utilizaremos un método eficiente mediante los scripts de Proxmenux y luego ajustaremos la configuración para un rendimiento óptimo.

Configurar un servidor virtual con Ubuntu Server 24.04 en Proxmox 9 es uno de los pasos fundamentales para cualquier entusiasta de la informática o administrador de sistemas. Esta combinación ofrece una base robusta y eficiente para desplegar servicios, garantizando una comunicación fluida entre el hipervisor y la máquina virtual gracias al Qemu Guest Agent. En este artículo vimos como instalarlo utilizando Proxmenux pero ahora voy a realizar una instalación utilizando una imagen ISO descargada de su web oficial.

Instalar Home Assistant sobre Proxmox se ha convertido en la opción predilecta para los entusiastas de la domótica en 2026. Al ser Proxmox un hipervisor de tipo 1, accede directamente al hardware, lo que garantiza que Home Assistant funcione con un rendimiento óptimo y una pérdida casi nula de recursos.