4. Herramientas y entorno de uso
Los modelos de Deepseek están diseñados para ser accesibles tanto para usuarios individuales como para desarrolladores y equipos técnicos. Para ello, se pueden utilizar en una variedad de entornos, desde ordenadores personales hasta plataformas en la nube, utilizando herramientas comunes dentro del ecosistema de inteligencia artificial y desarrollo en Python.
Para ejecutar Deepseek localmente, es posible hacerlo en equipos con capacidades medias o altas, según el modelo. En el caso de Deepseek-LLM y Deepseek-Coder, se puede usar una CPU moderna, aunque se recomienda una tarjeta gráfica (GPU) si se desea un rendimiento más fluido y tiempos de respuesta más rápidos. Los modelos de mayor tamaño, especialmente aquellos en formato float32 o float16, requieren GPUs potentes como la NVIDIA RTX 3090 o equivalentes. También es recomendable disponer de al menos 16 GB de memoria RAM y un disco SSD para mejorar el acceso a los archivos del modelo.
Desde el punto de vista del software, es imprescindible contar con Python, preferiblemente en su versión 3.10 o superior. Además, se utilizan librerías como transformers, torch, vllm o llama.cpp, que permiten cargar y ejecutar los modelos de manera eficiente. En el caso de usuarios que solo disponen de CPU, los modelos en formato GGUF son una buena alternativa, ya que permiten ejecutar Deepseek con menos recursos, aprovechando optimizaciones específicas para CPU.
Para quienes prefieren trabajar en la nube, Deepseek puede utilizarse fácilmente en plataformas como Google Colab. Esta opción resulta muy útil para quienes no tienen acceso a GPU propia, ya que Colab ofrece recursos compartidos de forma gratuita o mediante suscripciones. En estos entornos se puede cargar el modelo desde repositorios como Hugging Face y probarlo en cuadernos interactivos sin necesidad de instalar nada localmente.
Además de Colab, Deepseek también es compatible con otras plataformas cloud como AWS EC2, Azure Machine Learning, Google Cloud AI o Paperspace. Estas permiten ejecutar proyectos más complejos, especialmente cuando se requiere mayor potencia de procesamiento, escalabilidad o integración en flujos de trabajo empresariales.El acceso a los modelos de Deepseek suele hacerse a través de bibliotecas de Python, pero también es posible integrarlos mediante APIs personalizadas, especialmente en entornos de desarrollo web, asistentes virtuales o herramientas de productividad. Muchos usuarios avanzados utilizan entornos como Jupyter Notebook, Visual Studio Code o terminales de desarrollo para controlar directamente el comportamiento del modelo y adaptar sus respuestas a tareas específicas.
En definitiva, Deepseek ofrece un entorno flexible y compatible con múltiples herramientas, lo que lo convierte en una solución versátil tanto para la experimentación individual como para la implementación profesional. Su código abierto y sus formatos optimizados permiten que se adapte con facilidad a diversos escenarios técnicos y niveles de experiencia.
Actividades prácticas sugeridas
1. 2. 3. Actividad 1: Tokeniza una frase o Usa una función de transformers para convertir la frase: “Deepseek es una IA de código abierto” en tokens y ver sus IDs.
Actividad 2: Explora entradas multimodales o Usa un notebook de ejemplo con Deepseek-VL para cargar una imagen y realizar una pregunta sobre ella.
Actividad 3: Identifica capas en el modelo o Abre la arquitectura de un modelo Deepseek con AutoModelForCausalLM y localiza sus bloques internos.