Instalar DeepSeek en windows

por | Feb 3, 2025 | Seguridad Informática | 0 Comentarios

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Instalacion en Windows

Paso 1: Install Ollama

Para comenzar, descarga e instala Ollama desde su sitio web oficial. Una vez finalizada la descarga, instala la aplicación como lo harías con cualquier otro software en tu sistema.

Paso 2: Descargar y ejecutar DeepSeek-R1

Ahora vamos a configurar y descargar el modelo. Abre el terminal y ejecuta el siguiente comando:

ollama run deepseek-r1

Ollama ofrece diferentes versiones de DeepSeek-R1, desde modelos livianos de 1,5B de parámetros hasta la versión completa de 671B. Si tu hardware no es compatible con el modelo más grande, puedes elegir una versión más ligera reemplazando «X» con el tamaño deseado (1,5b, 7b, 8b, 14b, 32b, 70b, 671b):

ollama run deepseek-r1:Xb

Esto te permite aprovechar el poder de DeepSeek-R1 sin necesidad de un superordenador.

Paso 3: Ejecutar DeepSeek-R1 en segundo plano

Si quieres que DeepSeek-R1 esté disponible permanentemente para integrarse con otras aplicaciones, inicia el servidor Ollama con:

ollama serve

Uso local de DeepSeek-R1

Ejecutar inferencia mediante la terminal

Una vez descargado el modelo, puedes interactuar con él directamente desde la terminal.

Comparacion con Mistral:

Acceder a DeepSeek-R1 a través de la API

Para utilizar DeepSeek-R1 en una aplicación, puedes hacer una solicitud a la API de Ollama con curl:

curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
  "model": "deepseek-r1",
  "messages": [{ "role": "user", "content": "Solve: 25 * 25" }],
  "stream": false
}'

Si estás en Linux o macOS, curl es una herramienta integrada que te permite hacer peticiones HTTP de forma sencilla.

Acceder a DeepSeek-R1 mediante Python

Si prefieres trabajar con Python, primero instala el paquete de Ollama:

!pip install ollama

Luego, usa el siguiente script para interactuar con el modelo:

import ollama

response = ollama.chat(
    model="deepseek-r1",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explica la teoria de la relatividad"}],
)

print(response["message"]["content"])

Ejecutar una aplicación Gradio para consultas con DeepSeek-R1

Vamos a crear una aplicación con Gradio para cargar documentos y realizar preguntas sobre ellos.

Requisitos previos

Asegúrate de tener instalado Python 3.8+ y las siguientes bibliotecas:

!pip install langchain chromadb gradio
!pip install -U langchain-community

Luego, importa las librerías necesarias:

import gradio as gr
from langchain_community.document_loaders import PyMuPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain_community.embeddings import OllamaEmbeddings
import ollama

Procesar el PDF cargado

def process_pdf(pdf_bytes):
    if pdf_bytes is None:
        return None, None, None
    loader = PyMuPDFLoader(pdf_bytes)
    data = loader.load()
    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=100)
    chunks = text_splitter.split_documents(data)
    embeddings = OllamaEmbeddings(model="deepseek-r1")
    vectorstore = Chroma.from_documents(documents=chunks, embedding=embeddings)
    retriever = vectorstore.as_retriever()
    return text_splitter, vectorstore, retriever

Unir los fragmentos de documentos recuperados

def combine_docs(docs):
    return "\n\n".join(doc.page_content for doc in docs)

Consultar a DeepSeek-R1 con Ollama

def ollama_llm(question, context):
    formatted_prompt = f"Question: {question}\n\nContext: {context}"
    response = ollama.chat(model="deepseek-r1", messages=[{'role': 'user', 'content': formatted_prompt}])
    response_content = response['message']['content']
    return response_content.strip()

Construir la tubería de recuperación y generación (RAG)

def rag_chain(question, text_splitter, vectorstore, retriever):
    retrieved_docs = retriever.invoke(question)
    formatted_content = combine_docs(retrieved_docs)
    return ollama_llm(question, formatted_content)

Crear la interfaz de Gradio

def ask_question(pdf_bytes, question):
    text_splitter, vectorstore, retriever = process_pdf(pdf_bytes)
    if text_splitter is None:
        return "No se ha subido ningún PDF."
    result = rag_chain(question, text_splitter, vectorstore, retriever)
    return result

interface = gr.Interface(
    fn=ask_question,
    inputs=[gr.File(label="Sube un PDF (opcional)"), gr.Textbox(label="Pregunta algo")],
    outputs="text",
    title="Preguntas sobre tu PDF",
    description="Usa DeepSeek-R1 para responder preguntas sobre el contenido de un documento PDF.",
)
interface.launch()

DeepSeek R1 ya está disponible en Azure AI Foundry y GitHub

Cómo utilizar DeepSeek en el catálogo de modelos

Un GIF sobre cómo usar DeepSeek en el catálogo de modelos en modelos de Azure AI Foundry y GitHub.
  • Si no tiene una suscripción a Azure, puede registrarse para obtener una cuenta de Azure aquí .
  • Busque DeepSeek R1 en el catálogo de modelos.
  • Abra la tarjeta del modelo en el catálogo de modelos en Azure AI Foundry.
  • Haga clic en implementar para obtener la API de inferencia y la clave y también para acceder al área de juegos. 
  • En menos de un minuto, deberías llegar a la página de implementación que muestra la API y la clave. Puedes probar tus indicaciones en el área de juegos.
  • Puede utilizar la API y la clave con varios clientes.

Comience a usar Azure AI Foundry aquí  y seleccione el modelo DeepSeek.

En GitHub, puedes explorar recursos adicionales y guías paso a paso para integrar DeepSeek R1 sin problemas en tus aplicaciones. Lee la publicación del blog sobre modelos de GitHub .

Los clientes podrán utilizar versiones refinadas del modelo DeepSeek R1 para ejecutarlo localmente en sus PC Copilot+. Lea la publicación del blog de Windows Developer .

Mejores prácticas

  • Preparación de datos : asegúrese de que sus datos estén limpios, validados y preprocesados ​​para lograr los mejores resultados.
  • Monitoreo del modelo : monitoree periódicamente la precisión del modelo y vuelva a entrenarlo utilizando conjuntos de datos actualizados según sea necesario.
  • Seguridad : proteja sus claves API y emplee medidas sólidas de protección de datos para garantizar el cumplimiento de las regulaciones de privacidad de datos.
  • Documentación : consulte la documentación oficial de DeepSeek para obtener las últimas actualizaciones y configuraciones avanzadas.

DeepSeek ofrece a los usuarios un conjunto de herramientas avanzado para extraer información de conjuntos de datos complejos. Si sigue esta guía completa, podrá aprovechar sus capacidades para impulsar la innovación y lograr el éxito basado en datos. Esté atento a las actualizaciones y explore todo el potencial de DeepSeek a medida que evoluciona.

Conclusiones:

Ejecutar DeepSeek-R1 localmente con Ollama ofrece una solución eficiente, privada y flexible para tareas de inferencia con IA. Ya sea interactuando desde la terminal, accediendo a través de la API o integrando el modelo en una aplicación Python, puedes aprovechar su potencia para tareas de procesamiento de lenguaje natural, análisis de documentos y más.

Esta progresión de DeepSeek-R1-Zero a DeepSeek-R1 representa un importante proceso de aprendizaje en la investigación. Mientras que DeepSeek-R1-Zero demostró que el aprendizaje por refuerzo puro podía funcionar, DeepSeek-R1 demostró cómo la combinación del aprendizaje supervisado con el aprendizaje por refuerzo podía crear un modelo aún más capaz y práctico.

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Sobre los autores

Álvaro Chirou

Yo soy Álvaro Chirou, tengo más de 20 Años de experiencia trabajando en Tecnología, eh dado disertaciones en eventos internacionales como OWASP, tengo más de 2.000.000 estudiantes en Udemy y 100 formaciones profesionales impartidas en la misma. Puedes seguirme en mis redes:

Laprovittera Carlos

Soy Laprovittera Carlos. Con más de 20 años de experiencia en IT brindo Educación y Consultoría en Seguridad de la Información para profesionales, bancos y empresas. Puedes seguirme en mis redes:

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