DeepSeek es una inteligencia artificial de código abierto desarrollada en China, que se destaca por sus capacidades avanzadas de razonamiento en tareas complejas (como matemáticas y codificación).
Gracias a su diseño flexible y a la posibilidad de ejecutar sus modelos de forma local, DeepSeek se presenta como una alternativa asequible a otros grandes modelos de lenguaje, sin depender de servicios en la nube.
Este artículo ofrece una visión general y accesible sobre cómo descargar, instalar y utilizar DeepSeek localmente, así como aclarar conceptos técnicos importantes para que puedas aprovechar al máximo sus capacidades. Pero no es una guía detallada de cada procedimiento.
Cómo descargar y ejecutar Deepseek localmente
Existen dos métodos principales para utilizar DeepSeek en tu equipo:
Herramientas de Línea de Comandos (como Ollama)
Con Ollama, puedes descargar e instalar diversas variantes de DeepSeek mediante comandos simples.
Esta opción es ideal para usuarios con conocimientos básicos de terminal y que desean tener un mayor control sobre el proceso de inferencia.
Entornos con Interfaz Gráfica (como LM Studio)
LM Studio permite buscar, descargar y gestionar modelos a través de una interfaz gráfica intuitiva, facilitando la tarea para quienes prefieren evitar la línea de comandos.
Es especialmente útil para desarrolladores y entusiastas que quieran experimentar con DeepSeek de forma visual.
Requerimientos de Hardware y Software
Para ejecutar DeepSeek de manera local, es importante contar con el hardware adecuado:
- Memoria RAM: Mínimo 16 GB (aunque algunas variantes destiladas pueden funcionar con menos).
- Procesador: Un CPU moderno de múltiples núcleos (por ejemplo, Intel i5 o AMD Ryzen 5).
- GPU: Si bien existen modelos que pueden ejecutarse en CPU, se recomienda disponer de una GPU dedicada para variantes de mayor tamaño (por ejemplo, modelos de 7B parámetros requieren al menos 8 GB de VRAM).
- Sistema operativo: Compatible con Linux, macOS y Windows (usando WSL2 para entornos Linux).
- Dependencias: Python 3.7 o superior, junto con administradores de paquetes como pip o Conda para instalar librerías necesarias.
- Opcional: Docker, para ejecutar DeepSeek en un entorno aislado.
Modelos disponibles y ventajas
DeepSeek ofrece varias variantes adaptadas a diferentes capacidades de hardware:
Modelo completo
Con tamaños muy grandes (hasta 671B parámetros) y pensado para entornos con hardware de alto rendimiento.
Versiones Destiladas
Estas son versiones reducidas y optimizadas del modelo completo. Por ejemplo, existen variantes de 1.5B, 7B o 14B parámetros.
La destilación consiste en entrenar un modelo más pequeño (el “estudiante”) utilizando las salidas y comportamientos de un modelo grande (el “maestro”).
Esto permite conservar gran parte del rendimiento del modelo original, pero con un menor consumo de memoria y recursos, facilitando su ejecución en equipos de consumo o dispositivos móviles.
Para reducir aún más el tamaño del modelo y optimizar la velocidad de inferencia, se aplica la técnica de cuantización. Esto implica representar los pesos del modelo utilizando menos bits (por ejemplo, 8 bit o 4 bit) en lugar de la representación estándar de 32 o 16 bits.
Ambas técnicas, destilación y cuantización reducen el espacio requerido para almacenar el modelo y permite ejecutar el modelo en dispositivos con hardware limitado. A cambio puede haber una ligera disminución en la exactitud de los cálculos y respuestas.
Limitaciones y consideraciones
Si bien ejecutar DeepSeek localmente ofrece ventajas como mayor privacidad y personalización, también es importante tener en cuenta:
- Las versiones más potentes requieren GPUs avanzadas y, en algunos casos, mayor cantidad de RAM.
- Ejecutar el modelo en CPU o en GPUs modestas puede resultar en tiempos de respuesta más lentos.
- La instalación y configuración (especialmente mediante herramientas de línea de comandos) puede requerir conocimientos técnicos básicos.
Al ser un modelo de origen chino, algunas variantes pueden presentar limitaciones en cuanto a contenidos sensibles. Ejecutar el modelo localmente permite, en ciertos casos, modificar o ajustar estos parámetros.
Preguntas y Respuestas Frecuentes (FAQ)
¿Qué son las versiones destiladas de un modelo?
Las versiones destiladas son modelos reducidos y optimizados que se han entrenado a partir de un modelo más grande y complejo.
Durante el proceso de destilación se transfiere el conocimiento del modelo original (el “maestro”) a un modelo más pequeño (el “estudiante”), lo que permite mantener un buen rendimiento en tareas específicas, pero con un menor consumo de memoria y recursos computacionales.
Esto es especialmente útil para ejecutar IA en dispositivos con limitaciones de hardware.
¿Qué significa utilizar formatos de 8 bit o 4 bit?
Se refiere a la cuantización de los parámetros del modelo. En lugar de almacenar los valores en formatos de mayor precisión (como 32 o 16 bits), se utilizan 8 o 4 bits para cada valor.
Esta reducción disminuye el tamaño del modelo y mejora la eficiencia computacional, permitiendo que el modelo se ejecute en hardware menos potente, aunque puede conllevar una ligera pérdida de precisión en los cálculos.
¿Cómo puedo instalar DeepSeek localmente?
Puedes instalar DeepSeek utilizando herramientas como Ollama o LM Studio. Con Ollama, por ejemplo, se descargan y ejecutan las variantes del modelo mediante comandos en la terminal, mientras que LM Studio ofrece una interfaz gráfica que facilita la gestión del modelo.
Es importante seguir los requerimientos de hardware y software recomendados para obtener el mejor rendimiento.
¿Qué requerimientos de hardware necesito para ejecutar DeepSeek?
En general, se recomienda un mínimo de 16 GB de RAM, un procesador moderno (por ejemplo, Intel i5 o AMD Ryzen 5) y, para variantes más grandes (como la de 7B parámetros), una GPU dedicada con al menos 8 GB de VRAM.
También es posible ejecutar modelos más pequeños en CPU, aunque con menor velocidad de inferencia.
¿Qué ventajas tiene ejecutar DeepSeek de forma local?
Ejecutar DeepSeek localmente te permite tener un mayor control sobre tus datos, mejorar la privacidad (ya que no se envían datos a servidores externos) y personalizar el modelo según tus necesidades.
Además, puedes ahorrar costos asociados a servicios en la nube y adaptar el uso del modelo a entornos con recursos limitados.