Guía para alojar DeepSeek por cuenta propia y ganar en privacidad y control
Cada vez más personas buscan ejecutar modelos de IA en sus propios servidores para evitar depender de la nube y mantener el control total sobre sus datos. Si eres uno de ellos, DeepSeek Local es una excelente opción. Con esta guía, aprenderás a instalarlo y configurarlo en tu propio equipo, asegurando privacidad, rendimiento optimizado y total personalización. Sigue leyendo y descubre cómo poner en marcha tu propio servidor de inteligencia artificial.
Pero, ¿realmente merece la pena instalar DeepSeek en tu propio servidor? Si lo que buscas es rapidez, privacidad y control total sobre cómo y dónde se ejecuta tu modelo de IA, la respuesta es un rotundo sí. En este artículo, te explicaré paso a paso cómo puedes hacerlo, qué necesitas y cómo optimizar tu instalación para sacarle el máximo partido sin depender de plataformas en la nube.
Por qué alojar DeepSeek en tu propio servidor
Alojar DeepSeek localmente tiene varias ventajas importantes:
- Mayor privacidad: tus datos no se envían a servidores externos.
- Rendimiento optimizado: al ejecutarlo en tu propio hardware, reduces la latencia.
- Control total: puedes configurar la CPU, la memoria y la GPU según tus necesidades.
- Menos dependencia de terceros: no estarás sujeto a las limitaciones de plataformas en la nube.
- Escalabilidad: puedes ampliar la infraestructura según el crecimiento de tu proyecto.
- Personalización total: puedes optimizar el hardware y software según tus necesidades.
- Ahorro a largo plazo: pagar servicios en la nube puede salir caro si usas IA de forma intensiva.
Por supuesto, también hay algunos desafíos, como la inversión inicial en hardware y el mantenimiento técnico, pero si quieres una solución estable y eficiente, alojarlo por tu cuenta es una excelente opción.
Requisitos para instalar DeepSeek Local
Los modelos de lenguaje (LLM) han revolucionado la inteligencia artificial, pero ejecutarlos en casa sin gastar una fortuna puede parecer un reto. Si has pensado en montar tu propio servidor para correr modelos como DeepSeek, LLaMA o GPT4All sin depender de la nube, tendrás que montarte un servidor bastante potente para conseguirlo.
Montar un servidor potente sin gastar una fortuna puede parecer complicado, pero no es imposible. Si te interesa la inteligencia artificial y quieres ejecutar modelos de lenguaje en casa sin depender de la nube ni pagar un dineral en hardware, has llegado al lugar adecuado. En este artículo, te mostraré cómo construir un servidor Linux optimizado para LLM con un presupuesto razonable, eligiendo los mejores componentes sin sacrificar rendimiento.
Antes de comenzar, asegúrate de que tu equipo cumple con las especificaciones mínimas para ejecutar DeepSeek de manera eficiente:
- Procesador: se recomienda un CPU de, al menos, 12 núcleos.
- GPU: tarjeta NVIDIA con soporte para CUDA o una AMD de alto rendimiento.
- RAM: mínimo 16 GB, pero lo ideal es contar con 32 GB o más.
- Almacenamiento: un SSD NVMe mejorará el rendimiento considerablemente.
- Sistema operativo: Debian, Ubuntu o una distribución basada en Linux.
Si las cumple, puedes pasar a la parte de software, sino, os ayudamos a configurar un par de servidores con un hardware potente para exprimir al máximo la IA.
Configuración hardware por 2000 €
Si quieres un servidor decente para LLM por 2000 €, esta configuración es para ti.
- Procesador: AMD Ryzen 9 7900 3.7/5.4 GHz Box
- Placa base: ASUS TUF GAMING B650-PLUS
- Memoria RAM: Kingston FURY Beast DDR5 5600MHz 64GB 2x32GB CL36
- Disipador: Noctua NH-D15
- Almacenamiento: Samsung 990 EVO Plus 1TB
- Tarjeta gráfica: ASUS Dual GeForce RTX 4070 SUPER EVO OC
- Caja: Corsair 5000D Airflow Torre ATX Blanca
- Fuente de alimentación: Corsair RM1000x SHIFT White Series 1000W 80 Plus Gold Modular
Esta configuración es ideal para correr modelos de tamaño mediano como DeepSeek 14B o LLaMA 13B, utilizando parte de la RAM del sistema para complementar la memoria de la GPU.
Configuración premium: Más potencia por 3000 €
Si puedes gastar un poco más, esta versión te dará un extra de potencia y capacidad:
- Procesador: AMD Ryzen 9 7950X3D 4.2 GHz/5.7 GHz
- Placa base: ASUS TUF GAMING B650-PLUS
- Memoria RAM: 2 x Kingston FURY Beast DDR5 6000MHz 64GB 2x32GB CL36
- Disipador: Noctua NH-D15
- Almacenamiento: Samsung 990 EVO Plus 1TB
- Tarjeta gráfica: ASUS Dual GeForce RTX 4070 Ti SUPER OC Edition 16GB GDDR6X DLSS3
- Caja: Corsair iCUE 5000D RGB AIRFLOW Cristal Templado USB 3.2 Blanca
- Fuente de alimentación: Corsair RM1000x SHIFT White Series 1000W 80 Plus Gold Modular
Esta configuración soporta modelos más grandes y ofrece un mejor rendimiento en inferencia y procesamiento de datos.
¿Y si uso un Mac Mini o Mac Studio?
Los Mac de Apple tienen memoria unificada, lo que permite asignar RAM a la GPU de forma dinámica. Sin embargo, sus precios son elevados en comparación con las configuraciones de Linux:
- Un Mac Mini con 64GB de RAM cuesta 2.200 €.
- Un Mac Studio con 128GB de RAM puede superar los 5.000 €.
Si bien Apple ofrece eficiencia energética y un sistema optimizado, un servidor Linux te ofrece más potencia por menos dinero.
Entonces, ¿vale la pena construir tu propio servidor? Definitivamente sí. Un servidor Linux bien configurado te permite ejecutar modelos de IA con un rendimiento excelente y un coste mucho menor que las soluciones preensambladas. Si tu presupuesto es ajustado, la configuración de 2000€ te ofrece un buen equilibrio entre precio y prestaciones. Si puedes invertir más, la versión de 3000€ te dará un rendimiento sobresaliente.
Ya sea para aprender, experimentar o trabajar con IA, construir tu propio servidor Linux es una decisión inteligente que te dará flexibilidad y control total.
Instalación y configuración de DeepSeek
DeepSeek requiere algunos paquetes y configuraciones previas para funcionar correctamente. Antes de proceder con la instalación, es importante asegurarse de que el sistema esté actualizado y que disponga de los recursos necesarios para ejecutar el modelo de manera óptima.
Instalación de dependencias
Ejecuta los siguientes comandos para actualizar tu sistema y preparar el entorno:
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install docker.io docker-compose curl -y
Si tienes una tarjeta NVIDIA, instala los controladores y CUDA:
sudo apt install nvidia-driver nvidia-cuda-toolkit -y
Instalación de DeepSeek
Ejecuta este comando para instalar y ejecutar DeepSeek:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama run deepseek-r1:8b
Esto descargará e iniciará el modelo en tu sistema. Puedes probar su funcionamiento con:
ollama query "¿Cuál es la capital de España?"
Configuración de la interfaz web
Para facilitar la interacción con DeepSeek, instalaremos Open WebUI:
pip install open-webui
open-webui serve
Ahora puedes acceder a la interfaz desde tu navegador en:
http://localhost:8080
Si quieres acceder desde otro dispositivo en la misma red, usa la dirección IP local del servidor en lugar de «localhost».
Acceso remoto seguro con SSH o con una VPN
Para mayor seguridad, puedes acceder a tu servidor de forma remota mediante un túnel SS.Asegúrate de que el servidor SSH esté instalado:
sudo apt install openssh-server -y
Conéctate desde otro equipo usando este comando:
ssh -L 8080:localhost:8080 usuario@IP_DEL_SERVIDOR
De esta forma, podrás acceder a Open WebUI de manera segura desde cualquier parte.
Otra opción es instalar un servidor OpenVPN o WireGuard, para que así tengamos una conexión cifrada y acceso a toda la red local de nuestro hogar. Lo más recomendable es montar una VPN como WireGuard que es realmente rápida. En RedesZone tenemos varios tutoriales para configurar un servidor de este tipo de forma muy rápida.
Alojar DeepSeek en tu propio servidor te ofrece privacidad, control y un mejor rendimiento sin depender de terceros. Siguiendo esta guía, ya tienes un entorno funcional para ejecutar modelos de IA de manera local. Si buscas independencia y seguridad en el uso de inteligencia artificial, esta solución es ideal para ti. Vas a tener un control total.
Aunque sea muy interesante utilizar herramientas como es el caso de DeepSeek, lo cierto es que siempre está presente la duda de la privacidad, de cómo gestionan los datos de los usuarios. De hecho, con esta IA China, hemos visto noticias que han ido apareciendo en las últimas semanas, en relación a la privacidad, y no han sido positivas. Por ello, siempre recomendamos tener cuidado a la hora de compartir información al usar este tipo de servicios online. No des datos confidenciales, ni pongas contraseñas, ni información que pueda afectar a terceros.
