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Los certificados de Windows Secure Boot expiran en 2026: cómo deben actualizar usuarios y administradores

Wed, 20 May 2026 23:15:08 +0800

Microsoft actualizó su guía sobre la expiración de certificados de Windows Secure Boot y las actualizaciones de CA. El punto clave no es que “el PC dejará de arrancar cuando expire el certificado”. El problema real es que un grupo de certificados Secure Boot emitidos en 2011 empezará a expirar a partir de junio de 2026, y los dispositivos Windows necesitan migrar a los nuevos certificados de 2023 para seguir recibiendo futuras actualizaciones de protección en la fase temprana de arranque.

Artículo original: Microsoft Support: Windows Secure Boot certificate expiration and CA updates.

De qué trata esta actualización

Secure Boot es una función de seguridad del firmware UEFI. Antes de que arranque el sistema operativo, verifica las firmas de cargadores de arranque, controladores UEFI, Option ROM y otros componentes, ayudando a bloquear bootkits, rootkits y otro malware de fase temprana.

Esta validación depende de varias bases de datos y claves almacenadas en el firmware:

KEK: clave de inscripción, usada para autorizar actualizaciones de las bases de datos de Secure Boot.
DB: base de datos de firmas permitidas, que decide qué componentes de arranque pueden ser confiables.
DBX: base de datos de firmas revocadas, usada para bloquear componentes conocidos como no confiables o riesgosos.

Microsoft indica que un grupo de certificados de 2011 usado durante años por dispositivos Windows se acerca a su expiración, y que los certificados correspondientes ya existen en versiones de 2023. Esto incluye el certificado KEK usado para firmar actualizaciones de DB / DBX, la Windows UEFI CA usada para firmar el cargador de arranque de Windows, y la UEFI CA usada para cargadores de arranque de terceros, aplicaciones EFI y Option ROM.

¿Afectará al arranque?

La pregunta que más preocupa a la mayoría de usuarios es: después de que expiren los certificados en 2026, ¿el PC dejará de arrancar de repente?

La respuesta de Microsoft es bastante clara: los dispositivos que no hayan recibido los nuevos certificados de 2023 podrán seguir arrancando y funcionando normalmente, y las actualizaciones estándar de Windows seguirán instalándose. El problema es que esos dispositivos ya no podrán recibir nuevas protecciones relacionadas con la fase temprana de arranque, como actualizaciones de Windows Boot Manager, actualizaciones de la base de datos de Secure Boot, actualizaciones de listas de revocación y mitigaciones para vulnerabilidades de arranque descubiertas más adelante.

Así que se parece más a una cadena de protección de seguridad que envejece que a un problema simple de “el sistema queda obsoleto de inmediato”. A corto plazo, la máquina puede seguir funcionando. A largo plazo, bajará su capacidad de defensa frente a nuevos bootkits, vulnerabilidades de la cadena de arranque y componentes revocados.

Qué deben hacer los usuarios normales

Los usuarios normales no necesitan editar manualmente las claves de Secure Boot, y no deberían borrar, restablecer o importar certificados en BIOS / UEFI sin una instrucción clara.

El enfoque más seguro es:

Mantener Windows Update activado e instalar actualizaciones acumulativas.
Instalar actualizaciones de firmware, BIOS, UEFI y controladores proporcionadas por el fabricante del PC.
No mantener Secure Boot desactivado a largo plazo solo por problemas temporales de compatibilidad.
Si BitLocker está activado, confirmar que la clave de recuperación está disponible antes de cambios relacionados con firmware o Secure Boot.
Usar msinfo32 para revisar “Secure Boot State” y confirmar que Secure Boot está activado.

En PCs domésticos, el riesgo principal normalmente no es “no saber operar”, sino dejar el firmware sin actualizar durante demasiado tiempo. Muchos cambios relacionados con Secure Boot en portátiles y equipos de marca dependen al final del soporte de firmware del OEM.

Qué deben vigilar los administradores de empresa

En entornos empresariales, el problema no está en una sola máquina. Está en la mezcla de modelos de dispositivos, versiones de firmware, políticas de cifrado, herramientas de despliegue y componentes de arranque de terceros.

Conviene empezar por cuatro cosas:

Inventariar modelos de dispositivos, versiones de Windows, estado de Secure Boot, versiones de firmware y estado de BitLocker.
Probar primero en modelos representativos y ampliar el despliegue gradualmente.
Poner actualizaciones de Windows, firmware OEM, copia de claves de recuperación y flujos PXE / MDT / ConfigMgr / Intune dentro de un mismo plan de cambio.
Validar si los medios de recuperación, herramientas de imagen, software de seguridad de terceros y cargadores de arranque de doble sistema siguen arrancando normalmente.

La documentación de Microsoft también ofrece rutas para dispositivos gestionados por IT mediante registro, directivas de grupo, WinCS API, Intune y ejemplos de monitorización. Para empresas, esta actualización de certificados no debería tratarse como un parche común. Debe probarse, desplegarse por fases y acompañarse de un plan de reversión como cambio de nivel firmware.

Doble arranque y herramientas de arranque de terceros requieren más cuidado

Si un dispositivo usa doble arranque con Linux, un cargador de arranque de terceros, aplicaciones EFI con firma personalizada, medios de recuperación antiguos o herramientas de despliegue offline, esta actualización merece validación anticipada.

La razón es que Microsoft ha separado con más detalle partes del modelo de confianza original. Por ejemplo, la confianza para cargadores de arranque de terceros y Option ROM ya no está completamente agrupada. Esto ayuda a reducir el alcance de confianza, pero también significa que componentes de arranque antiguos, versiones sin actualizar de shim / GRUB, medios de recuperación viejos o herramientas de arranque personalizadas podrían encontrar más problemas de confianza de firma en el futuro.

La regla es simple: no esperes a que expiren los certificados para descubrir que tu USB de recuperación tampoco arranca. Las máquinas importantes deberían probar al menos una vez el flujo real de recuperación antes de tiempo.

Qué no conviene hacer

Este tipo de problema parece una “expiración de certificado”, así que es tentador entrar en BIOS y cambiar claves manualmente. Salvo que el fabricante o la documentación de Microsoft lo pidan claramente, no es recomendable.

No dejes Secure Boot desactivado a largo plazo. No borres directamente Secure Boot keys en dispositivos de producción. No copies la configuración de firmware de un dispositivo a otro lote de modelos distintos. Y no actualices solo Windows, ignores el firmware OEM y asumas que todo está resuelto.

Una forma más razonable de verlo es: las actualizaciones de Windows resuelven el lado del sistema operativo, las actualizaciones de firmware OEM resuelven el lado de la plataforma, y la política de despliegue empresarial resuelve la consistencia a escala. Si falta una de las tres, después puede convertirse en un problema de arranque difícil de diagnosticar.

Resumen

El impacto real de la expiración de certificados de Windows Secure Boot no es que todos los PCs dejen de arrancar el mismo día de 2026. El problema real es que los dispositivos con certificados antiguos perderán gradualmente la capacidad de recibir futuras actualizaciones de seguridad de Secure Boot.

Los usuarios individuales deben mantener Windows y firmware actualizados, y evitar desactivar Secure Boot sin necesidad. Los administradores de empresa deberían empezar cuanto antes con inventario, pruebas y despliegue por fases. Cuanto más cerca esté junio de 2026, menos tiempo quedará para compatibilidad de firmware, validación de recuperación y planes de reversión masiva.

Actualización llama.cpp b9196: los binarios precompilados para Windows soportan CUDA 13.1, Vulkan, HIP y SYCL

Mon, 18 May 2026 23:20:00 +0800

La versión reciente de llama.cpp para Windows es más amigable para usuarios de LLM locales. Antes, ejecutar modelos GGUF en Windows solía atascarse por problemas de entorno: versiones de CUDA incompatibles, DLL faltantes, drivers no compatibles, fallos de compilación con CMake, variables de entorno incorrectas o configuración complicada de Vulkan / HIP / SYCL.

Ahora la página oficial de Release ofrece varios paquetes precompilados para Windows. En muchos casos ya no hace falta compilar desde código fuente. Descargas la versión correcta, la descomprimes, colocas el archivo del modelo y puedes arrancar directamente un servicio local de inferencia.

Para qué sirve llama.cpp

llama.cpp es uno de los frameworks más usados para inferencia local con modelos GGUF. Es ligero, multiplataforma, puede usar CPU o GPU, y alrededor de GGUF ya existe un ecosistema amplio de modelos.

Familias de modelos comunes:

Qwen
Llama
DeepSeek
Gemma
Mistral
Mixtral
Hermes

A medida que los modelos cuantizados en GGUF se popularizan, muchos modelos open source publican versiones GGUF aptas para despliegue local. Para usuarios normales, el valor de llama.cpp está en que no necesitas montar un stack de inferencia complejo para correr un servicio de chat usable en tu propia máquina.

Cómo elegir una versión precompilada para Windows

Los usuarios de Windows pueden elegir distintos builds según su hardware:

Windows x64 CPU
Windows x64 CUDA 12.4
Windows x64 CUDA 13.1
Windows x64 Vulkan
Windows x64 HIP Radeon
Windows x64 SYCL
Windows ARM64 CPU

Si usas una GPU NVIDIA, normalmente conviene priorizar la versión CUDA. Tarjetas como RTX 3060, 4060, 4070, 4080 y 4090 encajan mejor con la ruta CUDA.

Si usas una GPU AMD, puedes probar HIP o Vulkan. En la práctica, Vulkan a veces resulta más sencillo que HIP, sobre todo si no quieres montar un entorno ROCm completo.

Si usas gráficos integrados Intel o una GPU Arc, puedes probar SYCL o Vulkan. El rendimiento suele quedar por detrás de NVIDIA CUDA, pero ya basta para probar muchos modelos GGUF pequeños y medianos.

La versión CPU sirve para usuarios sin GPU dedicada o para quienes solo quieren verificar un modelo o correr modelos pequeños. No será rápida, pero es la ruta más simple.

Arrancar un modelo GGUF normal

Supongamos que ya descargaste el paquete precompilado de llama.cpp para Windows y colocaste el modelo en el directorio models. Entra en la carpeta descomprimida de llama.cpp y ejecuta:

`1`	`llama-server.exe -m models\your-model.gguf -ngl 999`

Aquí -m apunta al archivo GGUF, y -ngl 999 intenta cargar la mayor cantidad posible de capas en la GPU. Cuántas se cargan realmente depende de la VRAM, el tamaño del modelo y el formato de cuantización.

Cuando arranque correctamente, abre en el navegador:

`1`	`http://127.0.0.1:8080`

Entrarás en la interfaz web local de chat.

Si la VRAM no alcanza, cambia a un modelo más pequeño o a una cuantización más baja, como archivos GGUF Q4 o Q5. No mires solo el número de parámetros; revisa también el formato de cuantización y la longitud de contexto.

Arrancar un modelo visual multimodal

Los modelos visuales multimodales normalmente necesitan algo más que el archivo principal. También necesitan un archivo de proyección visual mmproj. Al arrancar, especifica ambos:

`1`	`llama-server.exe -m "models\main-model.gguf" --mmproj "models\mmproj-model.gguf" -ngl 999`

Usos comunes:

Reconocimiento OCR
Comprensión de capturas de pantalla
Análisis de capturas de páginas web
Preguntas y respuestas sobre imágenes
Juicio simple de contenido visual

Por ejemplo, modelos como Qwen2-VL / Qwen2.5-VL son útiles para entender capturas en chino, OCR y preguntas sobre imágenes. Asegúrate de que el modelo principal y el archivo mmproj correspondan entre sí; una versión no compatible puede causar fallos de carga o resultados extraños.

Gestionar varios modelos con un script bat

Si tienes varios modelos locales, puedes escribir un .bat sencillo para alternarlos con un menú. Este ejemplo requiere cambiar ruta y nombres de modelos por los tuyos:

@echo off
chcp 65001 >nul
cd /d C:\path\to\llama-b9196-bin-win-cuda-13.1-x64

echo 请选择模型：
echo 1. Gemma
echo 2. Qwen VL 多模态
echo 3. DeepSeek

set /p choice=输入数字：

if "%choice%"=="1" llama-server.exe -m "models\gemma.gguf" -ngl 999
if "%choice%"=="2" llama-server.exe -m "models\qwen-vl.gguf" --mmproj "models\mmproj.gguf" -ngl 999
if "%choice%"=="3" llama-server.exe -m "models\deepseek.gguf" -ngl 999

pause

Guárdalo en UTF-8 y luego cambia la extensión a .bat. Al hacer doble clic, podrás elegir distintos modelos por número.

Tres cosas que mirar al elegir modelos

Primero, el hardware. Cuanta más VRAM tengas, modelos más grandes podrás correr. Si la VRAM es limitada, no fuerces un modelo grande; empieza con 7B, 8B o una cuantización más baja.

Segundo, el uso. Para preguntas diarias, resúmenes y reescritura, un modelo pequeño o una cuantización media suele bastar. Para código, análisis de documentos largos o comprensión multimodal, necesitas modelos más fuertes y más VRAM.

Tercero, licencias y límites de seguridad. En internet hay muchos modelos modificados por la comunidad, con capacidades, restricciones y licencias distintas. Antes de descargar, confirma origen, licencia, escenario de uso y riesgos. No conviene entregar tareas de producción directamente a modelos de origen poco claro.

Problemas comunes

Si al arrancar aparece un error de DLL faltante, primero confirma que el paquete descargado corresponde a tu ruta de GPU. Los usuarios de NVIDIA no deberían descargar por error la versión HIP, y los usuarios de AMD no deberían descargar la versión CUDA.

Si el modelo carga muy lento, puede ser demasiado grande, el disco puede ser lento, o parte de las capas puede estar cayendo a CPU por falta de VRAM.

Si la página web no abre, revisa primero si el servicio arrancó correctamente en la consola y confirma que el puerto sea 8080. Si el puerto está ocupado, consulta los parámetros de llama-server para cambiarlo.

Si un modelo multimodal da resultados raros, revisa primero si el archivo mmproj corresponde al modelo principal, antes de limitarte a cambiar prompts.

Resumen

El valor de estos paquetes precompilados para Windows está en bajar la barrera de entrada a la IA local. Antes muchos usuarios se quedaban atrapados en compilación y dependencias; ahora pueden llegar más rápido a descargar modelos, arrancar un servicio y probar resultados.

Para usuarios de Windows, la ruta puede resumirse así:

NVIDIA: prioriza CUDA.
AMD: prueba primero Vulkan, luego HIP.
Intel: prueba SYCL o Vulkan.
Sin GPU dedicada: usa la versión CPU para modelos pequeños.

Antes de usarlo en serio, confirma origen del modelo, licencia, requisitos de VRAM y resultados reales. La IA local ofrece control, uso offline y baja latencia, pero no significa coste cero: gestión de modelos, recursos de hardware y calidad de salida siguen siendo responsabilidad tuya.

Fuente: https://www.freedidi.com/24211.html

Aplicación de Google para escritorio: llevando la búsqueda con IA a Windows

Sat, 18 Apr 2026 11:08:00 +0800

Google ha añadido un punto de entrada de búsqueda más ligero al escritorio de Windows. En lugar de abrir primero un navegador, puede presionar un acceso directo, abrir un cuadro de búsqueda, hacer preguntas, cargar imágenes, analizar archivos, seleccionar contenido en su pantalla y seguir haciendo preguntas de seguimiento.

El nombre oficial es Aplicación de Google para escritorio. No pretende reemplazar un navegador tradicional. Su propósito es reunir la búsqueda de Google, el modo AI, Google Lens, compartir pantalla, búsqueda de archivos de computadora y búsqueda de Google Drive en un cuadro de búsqueda de escritorio.

Si busca información con frecuencia, resume documentos, identifica contenido de capturas de pantalla o desea una forma más rápida de buscar en su computadora, vale la pena probar esta aplicación de escritorio de Google.

Requisitos

Según la página oficial de Google, los requisitos actuales son:

Los usuarios deben tener 13 años o más.
El dispositivo debe ejecutar Windows 10 o posterior.
Actualmente, la aplicación solo está disponible en inglés.
El modo AI en la Búsqueda de Google no es compatible con todas las cuentas, países e idiomas.

En otras palabras, los usuarios de Windows 10 y Windows 11 pueden instalarlo primero y probarlo. La página oficial actualmente dice Ahora disponible en Windows, por lo que este artículo se centra en la versión de Windows.

Características principales

1. Abrir búsqueda con un acceso directo

Después de la instalación, presione:

`1`	`Alt + Space`

Esto abre el cuadro de búsqueda de escritorio de Google. Presiónelo nuevamente para ocultar el cuadro.

La experiencia es un poco como un iniciador de sistema. Ya sea que esté escribiendo un documento, leyendo una página web, organizando archivos o usando otra aplicación, puede acceder a la Búsqueda sin tener que volver al navegador.

2. Modo IA y preguntas de seguimiento

La búsqueda tradicional suele proporcionar una lista de enlaces. El modo AI se acerca más a una respuesta resumida creada a partir de los resultados de búsqueda. Puede hacer una pregunta directamente, obtener una respuesta más completa y seguir abriendo enlaces útiles cuando sea necesario.

La parte útil es que puedes seguir haciendo preguntas de seguimiento. Por ejemplo, comience con:

`1`	`What is this tool best used for?`

Luego continúa con:

`1`	`If I create written content, how can I use it to improve my workflow?`

Esto evita reescribir repetidamente palabras clave o saltar entre varias páginas.

3. Cargar imágenes para reconocimiento y búsqueda

La aplicación de escritorio de Google permite cargar una imagen y hacer preguntas sobre ella. Los usos comunes incluyen:

Identificar personas, lugares, productos u objetos en una imagen.
Encontrar imágenes similares e información relacionada.
Extraer una descripción del contenido de la imagen.
Pedirle a la IA que genere indicaciones creativas basadas en la imagen.

Por ejemplo, después de subir un retrato, podrías preguntar:

`1`	`Who is the person in this image? Please provide an introduction and related references.`

Para la búsqueda diaria de imágenes, la búsqueda de fuentes y el reconocimiento de objetos, esto es más conveniente que abrir manualmente una página web y cargar la imagen allí.

4. Seleccione el contenido de la pantalla con Google Lens

Google Lens es una de las partes más útiles de la aplicación de escritorio. Puede seleccionar un área en su pantalla y dejar que reconozca y busque ese contenido.

Es útil para:

Seleccionar un producto en una página web para encontrar artículos similares o información relacionada.
Seleccionar texto en una captura de pantalla y pedir una explicación.
Seleccionar una interfaz de software y preguntar qué herramienta es.
Seleccionar un mensaje de error y solicitar ideas para solucionar problemas.

La idea central es simple: busca lo que ves. Anteriormente, es posible que hayas necesitado tomar una captura de pantalla, guardarla y cargarla. Ahora puedes seleccionar el objetivo directamente en la pantalla.

5. Búsqueda de pantalla compartida

Además de seleccionar una parte de la pantalla, la aplicación también admite compartir pantalla. Una vez habilitada, la IA puede ver la ventana actual o la pantalla completa, y usted puede hacer preguntas sobre lo que está visible.

Por ejemplo, mientras lees un artículo, puedes preguntar:

`1`	`Please summarize the key points on the current page.`

`1`	`What parts of this page could be improved?`

Esto puede ahorrar tiempo al leer páginas web, revisar diseños, analizar fragmentos de código o resumir páginas largas. Cuando se habilita el uso compartido de pantalla, el sistema generalmente muestra un borde claro para que pueda confirmar lo que se está compartiendo.

6. Buscar archivos de computadora y Google Drive

La página oficial de Google también dice que la aplicación puede encontrar aplicaciones y archivos en su computadora y en Google Drive desde el mismo cuadro de búsqueda.

Esto combina la búsqueda en el escritorio y la búsqueda en la nube. Si recuerda parte del nombre de un archivo, una palabra clave del contenido o desea encontrar algo rápidamente en Google Drive, no necesita abrir el Explorador de archivos y Drive por separado.

Al usarla por primera vez, es posible que la aplicación le pregunte si desea habilitar la búsqueda en Google Drive o la búsqueda de archivos locales. Autorice solo las áreas que realmente necesita, especialmente cuando se trata de archivos locales y datos de la nube.

Instalación y uso

1. Abra la página de descarga oficial

Visita:

https://search.google/google-app/desktop/

Haga clic en Descargar aplicación para descargar el instalador.

2. Instale la aplicación de escritorio

Una vez finalizada la descarga, ejecute el instalador y siga las instrucciones.

Puede optar por iniciar sesión con una cuenta de Google. Iniciar sesión es más útil si desea realizar búsquedas en Google Drive, búsquedas personalizadas y algunas funciones de inteligencia artificial. Si solo desea probar la búsqueda básica, también puede comenzar con las indicaciones predeterminadas.

3. Abra el cuadro de búsqueda

Prensa:

`1`	`Alt + Space`

Aparece un cuadro de búsqueda de Google en el escritorio. Puede escribir una pregunta directamente, cargar archivos, usar Lens o comenzar a compartir pantalla.

4. Habilite el ámbito de búsqueda que necesita

Si desea buscar en Google Drive o archivos locales, siga las instrucciones para habilitar los permisos relevantes.

Un enfoque práctico:

Habilite primero la búsqueda de Google Drive y pruebe la búsqueda de documentos en la nube.
Habilite la búsqueda de archivos locales solo si la necesita.
Dejar ámbitos innecesarios desactivados.

Esto le brinda acceso a las partes útiles mientras mantiene los permisos claros.

Casos de uso comunes

Analizar archivos PDF y documentos

Puede arrastrar un PDF, una tabla o un documento y pedirle que resuma los puntos clave.

Por ejemplo:

`1`	`Please summarize the key points of this PDF and list anything I should pay attention to.`

Para archivos densos como formularios, declaraciones, materiales de solicitud o manuales, continúe con:

`1`	`Please organize the key information by category.`

Esto suele ser más rápido que leer un documento largo página por página.

Resumir páginas web

Después de habilitar el uso compartido de pantalla, puede pedirle que resuma la página actual.

Por ejemplo:

`1`	`Extract the main ideas from this page and summarize them in five bullet points.`

Esto es útil para artículos extensos, páginas de productos, documentación y páginas de noticias.

Identificar capturas de pantalla e interfaces

Utilice Google Lens para seleccionar una interfaz de software, un fragmento de código, un mensaje de error o un contenido de imagen en la pantalla y luego pídale que le explique lo que está viendo.

Por ejemplo:

`1`	`Please explain what this error means and suggest a troubleshooting path.`

`1`	`What tool is shown in this screenshot, and what scenarios is it likely used for?`

Ayuda con la creación de contenido

También puede ayudar a escribir títulos, generar esquemas y organizar puntos de venta.

Por ejemplo:

`1`	`Write 10 article titles about AI tool recommendations, with angles for practical tips, productivity tools, and office workflows.`

Después de recibir un borrador, puedes continuar:

`1`	`Make these titles more suitable for a tech blog.`

Este estilo de seguimiento parece más natural que pedirle todo a un motor de búsqueda de una sola vez.

Consejos de uso

Si solo necesita una búsqueda diaria de información, trátela como un punto de entrada más rápido a la Búsqueda de Google. Si trabaja a menudo con imágenes, archivos PDF, páginas web y capturas de pantalla, concéntrese en Lens, la carga de archivos y el uso compartido de pantalla.

Tenga en cuenta tres puntos:

La página oficial dice que la aplicación actualmente solo está disponible en inglés. Las indicaciones en chino pueden comportarse de manera diferente según su cuenta y región.
El modo AI no está disponible para todas las cuentas. Si no puede verlo, verifique la configuración de su cuenta, región e idioma.
La búsqueda de archivos locales, la búsqueda en Google Drive y el uso compartido de pantalla implican permisos de privacidad. Confirme a qué contenido desea que acceda la aplicación antes de habilitarlos.

Resumen rápido

El principal valor de la aplicación de Google para escritorio es que saca la búsqueda del navegador y la convierte en un cuadro de búsqueda de IA al que puedes acceder en cualquier momento.

En resumen, puede:

Abra la búsqueda rápidamente con Alt + Espacio.
Utilice el modo AI para obtener respuestas organizadas.
Subir imágenes o archivos para su análisis.
Seleccionar contenido de la pantalla con Google Lens.
Comprenda la ventana actual o la pantalla completa compartiendo pantalla.
Busque archivos locales, aplicaciones y contenido de Google Drive.

Si ya confías en la Búsqueda de Google y quieres que la experiencia se parezca más a pedirle a un asistente, vale la pena probar la aplicación de Google para escritorio.

Referencia

Página oficial de la aplicación de Google para escritorio: https://search.google/google-app/desktop/

Implemente el Agente Hermes localmente en Windows con WSL + Ollama y Connect Telegram

Sat, 18 Apr 2026 00:48:22 +0800

Si desea ejecutar “Agente Hermes” en “Windows” con la menor fricción posible, una ruta práctica es:

mantener Windows como sistema host
ejecuta Ubuntu dentro de WSL
utilizar Ollama para servir el modelo local
permitir que “Agente Hermes” se conecte directamente al punto final local de Ollama

Este enfoque mantiene el entorno relativamente limpio, le permite ejecutar la mayoría de los comandos en un flujo de trabajo estilo Linux y evita preparar una máquina Linux separada.

Flujo general

Puede dividir la configuración en 4 pasos:

Habilite WSL e instale Ubuntu
Instale Python, Node.js, Git y otros conceptos básicos dentro de Ubuntu
Instale Ollama y extraiga un modelo local.
Instale Hermes Agent, luego conecte Telegram

Si su objetivo es simplemente hacer que Hermes Agent se ejecute primero, al final del paso 3 ya estará cerca.

1. Instale WSL y Ubuntu

Ejecute esto en PowerShell con privilegios de administrador:

`1`	`wsl --install`

Una vez finalizada la instalación, reinicie la PC y luego continúe con Ubuntu:

`1`	`wsl --install -d Ubuntu`

Después de eso, abra Ubuntu en WSL. La mayoría de los comandos restantes se ejecutan allí.

2. Actualice Ubuntu e instale el entorno base

Actualice el sistema primero:

1
2

sudo apt update
sudo apt upgrade -y

Luego instale Python, herramientas de extracción, Node.js y Git.

Instalar Python

`1`	`sudo apt install python3-pip python3-venv -y`

Instalar zstd

`1`	`sudo apt install -y zstd`

Instalar Node.js

1
2

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash -
sudo apt install -y nodejs

Instalar Git

1
2

sudo apt update
sudo apt install -y git

Puede verificar rápidamente la instalación con:

1
2
3

node -v
npm -v
git --version

3. Instala Ollama y tira de Gemma 4

Instalar Ollama:

`1`	`curl -fsSL https://ollama.com/install.sh \| sh`

Si desea un modelo local para Hermes Agent, comenzar con “Gemma 4” es razonable.

Por ejemplo:

`1`	`ollama run gemma4:e4b`

Si tu máquina es más débil, también puedes intentar:

`1`	`ollama run gemma4:e2b`

Las variantes más grandes incluyen:

1
2

ollama run gemma4:26b
ollama run gemma4:31b

Para la mayoría de las configuraciones normales de Windows + WSL, gemma4:e4b suele ser el punto de partida más práctico.

4. Instalar y configurar el Agente Hermes

Instálalo con:

`1`	`curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh \| bash`

Después de la instalación, apúntelo al punto final local de Ollama:

`1`	`http://127.0.0.1:11434`

Utilice el nombre del modelo local que realmente instaló, por ejemplo:

`1`	`gemma4:e4b`

Si el instalador le pide que actualice el shell, ejecute:

`1`	`source ~/.bashrc`

Comandos comunes del agente Hermes

Estos son los comandos que utilizarás con más frecuencia:

Empezar

hermes

Vuelva a ingresar a la configuración

`1`	`hermes setup`

Configurar la puerta de enlace de chat

`1`	`hermes setup gateway`

Actualizar

`1`	`hermes update`

Pasos básicos de conexión a Telegram

Si desea que Hermes Agent envíe y reciba mensajes a través de Telegram, el paso principal sigue siendo:

`1`	`hermes setup gateway`

Luego prepare los dos elementos del lado de Telegram que necesita:

crear un bot con BotFather
obtenga su ID de usuario con @userinfobot

Una vez que tenga esos conceptos básicos, continúe completándolos en la configuración de la puerta de enlace del Agente Hermes.

¿A quién se adapta esta configuración?

Este flujo de trabajo es una buena opción si:

Windows es su sistema de escritorio principal
no desea mantener un host Linux separado
primero desea ejecutar un agente local y luego expandirlo a plataformas de chat
prefieres modelos locales en lugar de depender de las API de la nube

Si principalmente desea experimentar un Agente local en lugar de crear una implementación de producción completa de inmediato, esta ruta ya es bastante práctica.

Algunas cosas a tener en cuenta

WSL sigue siendo una capa de compatibilidad, por lo que en casos extremos puede que no se comporte exactamente como Linux nativo.
Que un modelo grande funcione sin problemas aún depende de su RAM, VRAM y CPU/GPU
gemma4:e4b es un punto de partida realista, pero la experiencia real aún depende de la máquina
La integración de la plataforma Hermes Agent es un paso de extensión; hacer que la ruta del modelo local funcione primero y luego agregar Telegram suele ser más estable

Conclusión

Si desea implementar Hermes Agent localmente en Windows con la menor fricción posible, el orden más sencillo es:

WSL -> Ubuntu -> Ollama -> Gemma 4 -> Agente Hermes -> Telegram

Primero ejecute el modelo local y luego agregue la integración de la puerta de enlace. Por lo general, eso le brinda una tasa de éxito mucho mayor. Para la mayoría de los usuarios, esto es más fácil de solucionar que acumular cada componente al principio y también deja espacio para una expansión posterior.

Referencia original

Esta publicación está reescrita y organizada en base a:

Blog de Xchaoge: 太简单了！Agente Hermes 本地部署（无需API）接入 Telegram + 微信

Cómo reparar el error de verificación del certificado SSL cuando llama-cli se descarga desde Hugging Face en Windows

Fri, 17 Apr 2026 14:20:29 +0800

Si ejecuta este comando en Windows:

`1`	`llama-cli -hf unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF`

y veo un error como este:

1
2

get_repo_commit: error: HTTPLIB failed: SSL server verification failed
error: failed to download model from Hugging Face

Por lo general, el problema no es CUDA ni llama.cpp. Más a menudo, el programa no puede acceder correctamente a la cadena de certificados del sistema en el entorno actual, por lo que falla la verificación HTTPS.

Desde el registro, ggml-rpc.dll y ggml-cpu-alderlake.dll se cargaron correctamente, lo que significa que el entorno de ejecución está prácticamente bien. El problema está principalmente en el paso de descarga del modelo.

La solución más sencilla: descargar el modelo manualmente

Si sólo desea que funcione rápidamente, descargar el modelo manualmente suele ser la opción más estable.

Abra la página del repositorio de Hugging Face correspondiente.
Descargue el archivo .gguf requerido desde Archivos y versiones.
Una vez finalizada la descarga, ejecútela con la ruta del archivo local:

`1`	`llama-cli -m C:\Users\knightli\Downloads\gemma-4-e4b-it.gguf`

Esto omite la verificación SSL durante el paso de descarga -hf y es útil cuando solo desea verificar que el modelo se puede ejecutar localmente.

Si aún deseas utilizar la descarga automática `-hf`

Puede especificar manualmente una ruta de archivo de certificado para que el programa pueda encontrar un paquete de CA utilizable en la sesión actual.

cacert.pem se puede obtener de la página de extracto de CA mantenida por el proyecto curl:

Página: https://curl.se/docs/caextract.html
Descarga directa: https://curl.se/ca/cacert.pem

Si lo descarga en un navegador, abra el enlace de descarga directa y guárdelo como cacert.pem. También puedes descargarlo a un directorio fijo con PowerShell:

1
2

New-Item -ItemType Directory -Force C:\certs
Invoke-WebRequest -Uri https://curl.se/ca/cacert.pem -OutFile C:\certs\cacert.pem

Una vez finalizada la descarga, configure estas variables en la línea de comando:

1
2

set SSL_CERT_FILE=C:\certs\cacert.pem
set CURL_CA_BUNDLE=C:\certs\cacert.pem

Luego ejecute el comando original nuevamente:

`1`	`llama-cli -hf unsloth/gemma-4-E4B-it-GGUF`

Si el problema realmente proviene de la cadena de certificados, esto generalmente lo soluciona directamente.

Cree imágenes de Docker en VS Code en Windows: desde la configuración hasta la compilación

Thu, 16 Apr 2026 10:20:00 +0800

Si desea crear imágenes de Docker directamente desde VS Code en Windows, el flujo de trabajo es sencillo. Solo necesitas tres partes: preparar el entorno, crear un Dockerfile y luego ejecutar la compilación.

01 Requisitos previos

Asegúrese de que estos dos elementos estén listos:

Instale y ejecute Docker Desktop.
Instale la extensión oficial de Microsoft Docker en VS Code.

En Windows, usar el backend WSL 2 en Docker Desktop (Configuración > Recursos > Integración WSL) suele ser más estable y rápido.

02 Preparar un archivo Docker

Si tu proyecto aún no tiene uno, VS Code puede generarlo:

Abra la carpeta de su proyecto en VS Code.
Presione F1 o Ctrl+Shift+P para abrir la paleta de comandos.
Ejecute Docker: Agregar archivos Docker al espacio de trabajo.
Elija su plataforma (Node.js, Python, .NET, etc.) y siga las indicaciones.

Normalmente obtendrá al menos:

-Dockerfile

.dockerignore

Esto le proporciona una base de trabajo que podrá perfeccionar más adelante.

03 Tres Maneras de Construir la Imagen

Método A: haga clic con el botón derecho en Dockerfile

En el Explorador de archivos, haga clic derecho en “Dockerfile”, seleccione “Crear imagen…” e ingrese una etiqueta de imagen.

Método B: Paleta de comandos

Presione F1, ejecute Docker: Build Image, luego seleccione el contexto y la etiqueta.

Método C: Terminal integrado

`1`	`docker build -t your-image-name .`

Este comando crea una imagen a partir del contexto del directorio actual con la etiqueta tu-nombre-de-imagen.

04 Comprobaciones rápidas para problemas comunes

Docker Desktop no se está ejecutando: verifique que esté iniciado.
La compilación es muy lenta: verifique si el backend de WSL 2 está habilitado.
La compilación no puede encontrar archivos: asegúrese de que su terminal esté en la raíz del proyecto y que los archivos estén dentro del contexto de compilación.
Los recursos de Docker no se muestran en VS Code: reinicie VS Code y verifique Docker CLI (versión de Docker).

Resumen

La creación de imágenes de Docker en VS Code en Windows es principalmente un problema de configuración. Una vez que Docker Desktop y la extensión VS Code Docker estén implementados, puede generar archivos Docker rápidamente y crear imágenes desde la interfaz de usuario o el terminal.

Cómo acceder a una API local de Ollama por LAN en Windows

Sat, 11 Apr 2026 16:43:52 +0800

Si quieres que otros dispositivos de la misma LAN accedan a tu API local de Ollama, sigue estos pasos.

Configurar el host de escucha

Primero, configura Ollama para escuchar en todas las interfaces de red:

OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434

Abrir el firewall

En la configuración avanzada de Windows Firewall, crea una regla de entrada y permite el puerto objetivo, por ejemplo 8080:

Pulsa Win + S, busca y abre “Windows Defender Firewall”.
Haz clic en “Advanced settings”.
Selecciona “Inbound Rules” -> “New Rule…”.
Elige “Port” y haz clic en “Next”.
Selecciona el protocolo, normalmente TCP, introduce el puerto en “Specific local ports”, por ejemplo 8080, y haz clic en “Next”.
Elige “Allow the connection” y haz clic en “Next”.
En “Profile”, selecciona Domain, Private y Public, y haz clic en “Next”.
Pon un nombre a la regla, por ejemplo OpenPort8080, y haz clic en “Finish”.

Ejecutar Ollama

Ejecuta el modelo con Ollama.

Acceder al modelo mediante la API

curl http://192.168.x.xxx:11434/api/generate -d '{
  "model": "gemma4",
  "prompt": "¿Qué modelo es este?"
}'

Los datos del Administrador de tareas de Windows dejan de actualizarse: normalmente la velocidad de actualización está en pausa

Thu, 09 Apr 2026 18:15:53 +0800

A veces, al abrir el Administrador de tareas de Windows, los datos de las pestañas “Procesos” o “Rendimiento” parecen quedarse congelados: CPU, memoria, disco o red no cambian durante mucho tiempo. A primera vista parece un fallo del sistema, pero los programas, la transferencia de red y el uso de recursos siguen cambiando con normalidad.

Normalmente, esta situación no significa que el sistema se haya detenido de verdad, sino que la frecuencia de actualización del Administrador de tareas se cambió a “Pausado”.

Síntomas

Manifestaciones habituales:

Los datos de CPU, memoria y otros valores en la pestaña “Procesos” ya no cambian
Las gráficas de la pestaña “Rendimiento” no se actualizan durante mucho tiempo
Aunque hay programas ejecutándose, el Administrador de tareas parece inmóvil

Ejemplo de interfaz cuando aparece el problema:

Causa

El Administrador de tareas permite ajustar la “velocidad de actualización”: alta, normal, baja o directamente pausada.

Si esta opción está en “Pausado”, las estadísticas de la interfaz dejarán de refrescarse, por lo que parece que CPU, memoria o red se han detenido por completo.

Como se muestra en la imagen siguiente, esta opción suele encontrarse en el menú superior “Ver” del Administrador de tareas:

Ubicación predeterminada de modelos de Ollama y método de migración (para evitar llenar la unidad C)

Mon, 06 Apr 2026 09:38:00 +0800

Cuando ejecutas modelos grandes localmente, lo primero que suele quedarse sin espacio es la unidad del sistema. Ollama descarga los modelos de forma predeterminada en el directorio del usuario o en un directorio del sistema. Si no planificas la ruta con antelación, la unidad C puede llenarse muy rápido.

Directorios predeterminados habituales de modelos de Ollama

Windows: C:\Users\<用户名>\.ollama\models
macOS: ~/.ollama/models
Linux: /usr/share/ollama/.ollama/models (puede variar según el método de instalación)

Windows: migrar el directorio de modelos a una unidad que no sea del sistema

Se recomienda mover el directorio de modelos, por ejemplo, a D:\OllamaModels. El método clave es configurar la variable de entorno del sistema OLLAMA_MODELS.

1. Crear el directorio de destino

Por ejemplo, crea primero: D:\OllamaModels

2. Configurar la variable de entorno del sistema

Nombre de variable: OLLAMA_MODELS
Valor de variable: D:\OllamaModels

Puedes añadirla desde “Propiedades del sistema -> Opciones avanzadas -> Variables de entorno”, o configurarla con la línea de comandos (PowerShell como administrador):

`1`	`[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("OLLAMA_MODELS", "D:\OllamaModels", "Machine")`

3. Reiniciar Ollama (o reiniciar el sistema)

Después de que la variable de entorno entre en vigor, reinicia el servicio o la aplicación de Ollama. Si no estás seguro de si ya se aplicó, reiniciar el equipo es la opción más estable.

4. Verificar que el nuevo directorio esté activo

Después de descargar o hacer pull de cualquier modelo, comprueba si aparecen archivos nuevos bajo D:\OllamaModels.

5. Limpiar el directorio antiguo (después de confirmar)

Cuando confirmes que los modelos funcionan correctamente en el nuevo directorio, elimina el contenido del directorio antiguo para recuperar espacio en la unidad C.

Preguntas frecuentes

Qué hacer si después de configurarlo sigue escribiendo en la unidad C

Confirma que la variable de entorno sea una “variable del sistema”, no una variable temporal de la sesión actual.
Confirma que el proceso de Ollama se haya reiniciado.
Comprueba que el nombre de la variable sea exacto: debe ser OLLAMA_MODELS.

Hay que migrar los archivos de modelos antiguos

Si no quieres volver a descargarlos, puedes detener Ollama, copiar manualmente los modelos antiguos al nuevo directorio y después iniciar Ollama para verificar.

Windows on KnightLi Blog

Los certificados de Windows Secure Boot expiran en 2026: cómo deben actualizar usuarios y administradores

De qué trata esta actualización

¿Afectará al arranque?

Qué deben hacer los usuarios normales

Qué deben vigilar los administradores de empresa

Doble arranque y herramientas de arranque de terceros requieren más cuidado

Qué no conviene hacer

Resumen

Actualización llama.cpp b9196: los binarios precompilados para Windows soportan CUDA 13.1, Vulkan, HIP y SYCL

Para qué sirve llama.cpp

Cómo elegir una versión precompilada para Windows

Arrancar un modelo GGUF normal

Arrancar un modelo visual multimodal

Gestionar varios modelos con un script bat

Tres cosas que mirar al elegir modelos

Problemas comunes

Resumen

Aplicación de Google para escritorio: llevando la búsqueda con IA a Windows

Requisitos

Características principales

1. Abrir búsqueda con un acceso directo

2. Modo IA y preguntas de seguimiento

3. Cargar imágenes para reconocimiento y búsqueda

4. Seleccione el contenido de la pantalla con Google Lens

5. Búsqueda de pantalla compartida

6. Buscar archivos de computadora y Google Drive

Instalación y uso

1. Abra la página de descarga oficial

2. Instale la aplicación de escritorio

3. Abra el cuadro de búsqueda

4. Habilite el ámbito de búsqueda que necesita

Casos de uso comunes

Analizar archivos PDF y documentos

Resumir páginas web

Identificar capturas de pantalla e interfaces

Ayuda con la creación de contenido

Consejos de uso

Resumen rápido

Referencia

Implemente el Agente Hermes localmente en Windows con WSL + Ollama y Connect Telegram

Flujo general

1. Instale WSL y Ubuntu

2. Actualice Ubuntu e instale el entorno base

Instalar Python

Instalar zstd

Instalar Node.js

Instalar Git

3. Instala Ollama y tira de Gemma 4

4. Instalar y configurar el Agente Hermes

Comandos comunes del agente Hermes

Empezar

Vuelva a ingresar a la configuración

Configurar la puerta de enlace de chat

Actualizar

Pasos básicos de conexión a Telegram

¿A quién se adapta esta configuración?

Algunas cosas a tener en cuenta

Conclusión

Referencia original

Cómo reparar el error de verificación del certificado SSL cuando llama-cli se descarga desde Hugging Face en Windows

La solución más sencilla: descargar el modelo manualmente

Si aún deseas utilizar la descarga automática -hf

Cree imágenes de Docker en VS Code en Windows: desde la configuración hasta la compilación

01 Requisitos previos

02 Preparar un archivo Docker

03 Tres Maneras de Construir la Imagen

Método A: haga clic con el botón derecho en Dockerfile

Método B: Paleta de comandos

Método C: Terminal integrado

04 Comprobaciones rápidas para problemas comunes

Resumen

Cómo acceder a una API local de Ollama por LAN en Windows

Configurar el host de escucha

Abrir el firewall

Ejecutar Ollama

Acceder al modelo mediante la API

Los datos del Administrador de tareas de Windows dejan de actualizarse: normalmente la velocidad de actualización está en pausa

Síntomas

Causa

Si aún deseas utilizar la descarga automática `-hf`