--- title: "DeepSeek y Ollama: IA avanzada en servidores bare-metal y cloud privado con Stackscale" description: "Instalación de DeepSeek en servidores dedicados y cloud privado La inteligencia artificial generativa y el aprendizaje automático han revolucionado la manera en que las empresas procesan y analizan da..." url: https://www.stackscale.com/es/blog/deepseek-ollama-ia-avanzada/ date: 2025-01-30 modified: 2025-01-29 author: "David Carrero" image: https://www.stackscale.com/wp-content/uploads/2025/01/IA-stackscale.jpg categories: ["Computación"] tags: ["DeepSeek", "inteligencia artificial", "Ollama"] type: post lang: es --- # DeepSeek y Ollama: IA avanzada en servidores bare-metal y cloud privado con Stackscale ### **Instalación de DeepSeek en servidores dedicados y cloud privado** La inteligencia artificial generativa y el aprendizaje automático han revolucionado la manera en que las empresas procesan y analizan datos. DeepSeek-R1, un modelo de IA open-source, se destaca por su capacidad de razonamiento avanzado, optimización de recursos y seguridad al ejecutarse de forma local. Con la combinación de **Ollama** y la infraestructura de **Stackscale**, las organizaciones pueden desplegar DeepSeek-R1 en **[servidores dedicados bare-metal](https://www.stackscale.com/es/bare-metal/) o [entornos de cloud privado](https://www.stackscale.com/es/nube-privada/)**, asegurando un alto rendimiento y soberanía de los datos. --- ### **¿Por qué usar DeepSeek-R1 en infraestructura privada?** #### **1. Seguridad y privacidad** DeepSeek-R1 permite procesar datos de forma local, evitando la dependencia de servidores externos y protegiendo la información sensible. #### **2. Costes optimizados** Ejecutar DeepSeek-R1 en servidores con GPUs dedicadas de Stackscale reduce la necesidad de pagar por servicios de IA basados en la nube, eliminando costes por token o cuotas mensuales. #### **3. Rendimiento mejorado con GPUs NVIDIA** La infraestructura de Stackscale ofrece **GPUs NVIDIA Tesla T4, L4 y L40S**, diseñadas para acelerar cargas de trabajo de IA, machine learning y computación de alto rendimiento (HPC). #### **4. Flexibilidad y escalabilidad** El cloud privado y los servidores bare-metal permiten adaptar los recursos según la demanda del proyecto, garantizando estabilidad y control sobre la infraestructura. --- ### **Instalación de DeepSeek-R1 con Ollama** Para desplegar DeepSeek-R1 en servidores dedicados o cloud privado, es recomendable utilizar **[Ollama](https://github.com/ollama/ollama)**, una herramienta que facilita la gestión de modelos de IA locales. #### **Pasos de instalación:** 1. **Instalar Ollama**`curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh` 2. **Descargar DeepSeek-R1**`ollama pull deepseek-r1:8b`*(La versión 8b es una de las más equilibradas entre rendimiento y recursos. Se pueden elegir otras variantes según la GPU disponible).* 3. **Ejecutar DeepSeek-R1**`ollama run deepseek-r1:8b` Una vez iniciado, DeepSeek-R1 estará listo para procesar consultas dentro del entorno privado y sin necesidad de conexión a Internet. Sustituye **8b** por la versión del modelo deseada: - **1.5B parámetros**: `ollama run deepseek-r1:1.5b` - **7B parámetros**: `ollama run deepseek-r1` - **70B parámetros** (Requiere más de 24 GB de VRAM): `ollama run deepseek-r1:70b` - **Modelo completo de 671B**: `ollama run deepseek-r1:671b` #### Optimización para aceleración con GPU - Asegúrate de que los controladores **NVIDIA CUDA** estén instalados. - Usa `ollama list` para verificar los modelos instalados. - Inicia el servicio con: `ollama serve` #### Mejora del rendimiento con Open WebUI Para una mayor facilidad de uso, **[Open WebUI](https://github.com/open-webui/open-webui)** proporciona una interfaz basada en navegador para interactuar con los modelos de IA en Ollama. Sus funciones incluyen: - Cambio de modelos mediante comandos **@**. - Etiquetado y gestión de conversaciones. - Descarga y eliminación sencilla de modelos. --- ### **Optimización de rendimiento con GPUs NVIDIA en Stackscale** Para maximizar el rendimiento de DeepSeek-R1, es recomendable utilizar **GPUs optimizadas**. Stackscale ofrece: | **GPU** | **Memoria** | **Cores Tensor** | **Shading Units** | **TFLOPS (FP32)** | | --- | --- | --- | --- | --- | | **Tesla T4** | 16 GB GDDR6 | 320 | 2560 | 8,1 | | **L4** | 24 GB GDDR6 | 240 | 7024 | 30,3 | | **L40S** | 48 GB GDDR6 | 586 | 18.176 | 91,6 | Estas [GPUs](https://www.stackscale.com/es/bare-metal/servidores-gpu/) permiten acelerar el procesamiento de IA, reduciendo tiempos de ejecución y optimizando el uso de recursos computacionales. --- ### **Beneficios de utilizar Stackscale para IA y Machine Learning** ✅ **Infraestructura 100 % europea**: Servidores en **Madrid y Ámsterdam** con garantía de soberanía de datos. ✅ **Alta disponibilidad**: SLA del **99,90 %**, con redundancia energética y redes ultrarrápidas. ✅ **Aislamiento total**: Sin sobresuscripción de recursos ni vecinos ruidosos. ✅ **Soporte 24/7**: Asistencia técnica especializada en español e inglés. --- ### **Conclusión** El despliegue de **DeepSeek-R1 con Ollama en infraestructura privada de Stackscale** permite a las empresas acceder a un entorno de IA optimizado, seguro y con control total sobre los datos. Con GPUs de alta gama y una infraestructura preparada para cargas de trabajo exigentes, Stackscale proporciona la mejor solución para proyectos de IA y machine learning. Si deseas más información sobre nuestras soluciones de **GPUs dedicadas y cloud privado**, **[contáctanos](https://www.stackscale.com/es/contacto/)** y nuestro equipo te asesorará en la configuración ideal para tu proyecto.