Aquí tienes el enlace para descargar el código abierto de DeepSeek:
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Coder
Sí, es posible ejecutar el código de DeepSeek Coder en tu portátil utilizando PyCharm Community Edition. Sin embargo, hay algunos factores a considerar:
Requisitos de hardware
DeepSeek Coder es un modelo de lenguaje grande y requiere recursos computacionales significativos. Asegúrate de que tu portátil tenga suficiente memoria RAM (idealmente 16 GB o más) y una tarjeta gráfica potente (si es posible con soporte para CUDA) para ejecutar el modelo de manera eficiente.
Instalación de dependencias
Deberás instalar todas las dependencias necesarias para DeepSeek Coder. Esto incluye Python, PyTorch y otras bibliotecas específicas. Puedes encontrar la lista de dependencias en el repositorio de GitHub de DeepSeek Coder.
Configuración de PyCharm
Asegúrate de configurar PyCharm Community Edition para que utilice el intérprete de Python correcto y que todas las dependencias estén instaladas y accesibles desde el entorno de desarrollo.
Descarga del modelo
Deberás descargar el modelo DeepSeek Coder preentrenado. Puedes encontrar enlaces de descarga en el repositorio de GitHub.
Adaptación del código
Es posible que necesites adaptar ligeramente el código de DeepSeek Coder para que funcione correctamente en tu entorno local. Esto puede incluir ajustes en las rutas de archivos, configuración de parámetros y optimización del uso de recursos.
Ejecución del código
Una vez que hayas configurado PyCharm y adaptado el código, podrás ejecutar DeepSeek Coder en tu portátil. Ten en cuenta que la generación de código puede llevar tiempo y requerir paciencia, especialmente en portátiles con recursos limitados.
Consideraciones adicionales
* Rendimiento: El rendimiento de DeepSeek Coder en tu portátil dependerá de los recursos de hardware disponibles. Es posible que experimentes tiempos de generación más largos en comparación con máquinas más potentes.
* Optimización: Puedes explorar técnicas de optimización para mejorar el rendimiento, como la reducción del tamaño del modelo, el uso de técnicas de cuantificación y la ejecución en modo de inferencia.
* Alternativas: Si encuentras que ejecutar DeepSeek Coder localmente es demasiado exigente para tu portátil, puedes considerar alternativas como utilizar servicios en la nube que ofrecen acceso a modelos de lenguaje grandes.
Recursos útiles
* Repositorio de GitHub de DeepSeek Coder: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Coder
* Documentación de PyTorch: https://pytorch.org/
Lista ampliada de formas en que DeepSeek ayuda a empresas y startups, con ejemplos adicionales:
DeepSeek para diversas industrias
Optimización de la producción:
* Análisis de datos de producción en tiempo real para identificar patrones y optimizar procesos.
* Ejemplo: En la industria manufacturera, DeepSeek podría ayudar a predecir fallas en maquinaria y optimizar el mantenimiento preventivo.
* Modelos de aprendizaje automático para predecir la calidad de un producto en función de las variables del proceso.
* Ejemplo: En la agricultura, DeepSeek podría ayudar a predecir el rendimiento de los cultivos en función de las condiciones climáticas y del suelo.
* IA generativa para explorar nuevas combinaciones de materiales y procesos.
* Ejemplo: En la industria farmacéutica, DeepSeek podría ayudar a diseñar nuevos fármacos y terapias.
Mejora de la experiencia del cliente:
* Desarrollo de chatbots y asistentes virtuales más inteligentes para interactuar con los clientes.
* Ejemplo: En el sector de servicios, DeepSeek podría ayudar a responder preguntas de los clientes y resolver problemas de manera más eficiente.
* Análisis de datos de clientes para personalizar ofertas y recomendaciones.
* Ejemplo: En el comercio minorista, DeepSeek podría ayudar a recomendar productos a los clientes en función de sus intereses y preferencias.
Investigación y desarrollo:
* Desarrollo de algoritmos de IA más avanzados para mejorar la capacidad de razonamiento y comprensión del lenguaje natural.
* Ejemplo: En la investigación científica, DeepSeek podría ayudar a analizar grandes conjuntos de datos y descubrir patrones y relaciones.
* Modelos de IA más eficientes en consumo de energía y recursos computacionales.
* Ejemplo: En la exploración espacial, DeepSeek podría ayudar a procesar imágenes de satélite y analizar datos de manera más rápida y eficiente.
* Modelos de IA para analizar datos de tráfico y condiciones ambientales.
* Ejemplo: En la industria del transporte, DeepSeek podría ayudar a optimizar rutas y reducir el consumo de combustible.
Toma de decisiones:
* Análisis de datos para identificar tendencias y oportunidades de mercado.
* Ejemplo: En el sector financiero, DeepSeek podría ayudar a predecir el comportamiento de los mercados y tomar decisiones de inversión más informadas.
* Desarrollo de modelos de IA para simular escenarios y evaluar riesgos.
* Ejemplo: En la planificación urbana, DeepSeek podría ayudar a simular el impacto de diferentes políticas y tomar decisiones más efectivas.
DeepSeek para startups
Validación de ideas:
* Utilización de IA para analizar datos de mercado y validar ideas de negocio.
* Ejemplo: Una startup que quiera lanzar un nuevo producto podría utilizar DeepSeek para evaluar la demanda y la competencia.
Desarrollo de productos y servicios:
* Integración de IA en productos y servicios para ofrecer nuevas funcionalidades y mejorar la experiencia del usuario.
* Ejemplo: Una startup que desarrolle una aplicación móvil podría utilizar DeepSeek para personalizar la experiencia del usuario y ofrecer recomendaciones personalizadas.
Marketing y ventas:
* Utilización de IA para identificar clientes potenciales y personalizar campañas de marketing.
* Ejemplo: Una startup que venda productos en línea podría utilizar DeepSeek para mostrar anuncios personalizados a los usuarios en función de sus intereses.
Operaciones:
* Utilización de IA para automatizar tareas y optimizar procesos.
* Ejemplo: Una startup que ofrezca servicios de logística podría utilizar DeepSeek para optimizar rutas y reducir costos.
DeepSeek: un nuevo contendiente en la IA
DeepSeek, una startup china, ha logrado desarrollar un modelo de IA que rivaliza con los de empresas estadounidenses como OpenAI y Google, utilizando en parte el código abierto de Meta. Este éxito valida la estrategia de Meta de compartir su tecnología, permitiendo que otros la utilicen y mejoren. DeepSeek ha demostrado que los modelos de código abierto pueden ser altamente competitivos e incluso superar a los modelos propietarios en algunos aspectos.
Implicaciones y controversias
El éxito de DeepSeek plantea preguntas sobre el futuro de la IA y el papel del código abierto.
Algunos expertos argumentan que al compartir su tecnología, empresas como Meta están impulsando el desarrollo de la IA en China, mientras que otros creen que el código abierto es esencial para el progreso de la IA y que la colaboración es clave para el éxito.
Puntos clave:
* DeepSeek ha desarrollado un modelo de IA competitivo utilizando el código abierto de Meta.
* Este éxito valida la estrategia de Meta de compartir su tecnología.
* El debate sobre el código abierto y su impacto en la IA continúa.
En resumen, DeepSeek ha demostrado que los modelos de IA de código abierto pueden ser altamente competitivos y que la colaboración es un factor clave para el éxito en este campo.
Ten en cuenta que, si bien el código es abierto y accesible, para ejecutarlo de manera eficiente se requiere una gran capacidad de computación, lo cual puede resultar costoso.
Microsoft se adelanta a todos y anuncia la integración completa de la IA DeepSeek R1 en sus Windows Copilot+ PCs
Satya Nadella, CEO de Microsoft, declaró hace un par de días que estaba sumamente impresionado con las capacidades de DeepSeek R1.
Más información: DeepSeek o ChatGPT: ventajas y desventajas de la nueva IA que te puedes montar por tu cuenta y que ha revolucionado el sector
Microsoft ha anunciado la integración de DeepSeek R1 en sus Windows Copilot+ PCs. DeepSeek R1 es un modelo de IA de código abierto que, según se informa, supera a GPT-4 en algunas áreas. Microsoft está optimizando los modelos DeepSeek R1 para sus unidades de procesamiento neuronal (NPU) en Copilot+ PCs. Esto permitirá a los desarrolladores crear aplicaciones de IA que funcionen de manera eficiente en el dispositivo, aprovechando al máximo las NPU. Microsoft ha estado trabajando para garantizar que los modelos R1 funcionen localmente en hardware basado en NPU. El modelo que se utilizará en los Copilot+ PCs es el 1.5B Distilled R1, y próximamente se implementarán modelos destilados de 7B y 14B.
acaba de anunciar la integración de uno de los modelos ‘destilados’ de DeepSeek R1 en Windows 11 Copilot+ PCs.
El hecho de que DeepSeek esté disponible como open sourceconlleva que ciertos gigantes tecnológicos tengan en su mano una oportunidad de oro para integrar una IA que es más capaz que GPT-4o en algunos términos; Apple sería una de ellas para eliminar de una tajada la dependencia actual con OpenAI. Y en los siguientes días se va a ser testigo de algunos movimientos como el mismo que se acaba de producir con Microsoft.
Microsoft acaba de anunciar hace apenas unas horas que traerá versiones ‘NPU-optimized’ (optimizadas para sus unidades de procesamiento neural) del modelo de IA DeepSeek-R1 a sus Copilot+ PCs bien pronto, para comenzar con los dispositivos que cuenten en sus entrañas con Snapdragon X, seguir con Intel Lunar Lake y a continuación los procesadores AMD Ryzen AI 9.
Microsoft cita en su blog: «estos modelos optimizados permiten a los desarrolladores diseñar y desplegar aplicaciones potenciadas con IA que funcionan eficientemente on-device, para aprovecharse totalmente de las NPUs presentes en los Copilot+ PCs».
Y sigue con unas frases que muestran la importancia de este despliegue: «Con nuestro trabajo en Phi Silica, fuimos capaces de aprovechar una inferencia altamente eficiente, caracterizada por un tiempo muy competitivo en el primer token y en las tasas de rendimiento, y con un mínimo impacto en la vida de la batería y el consumo de los
Texto generado con el modelo destilado DeepSeek R1 Microsoft El Androide Libre
En la publicación en su blog, el gigante tecnológico destaca cómo ha estado trabajando para asegurarse de que los modelos R1 funcionen de forma local en hardware basado en NPU: «Lo primero fue diseñar una ventana deslizante que desbloquea un tiempo súper rápido para el primer token que genera la IA (primer segmento de texto o palabra que se procesa en una interacción) y al soporte extenso del contexto y eso sin disponer del soporte de un tensor dinámico en el hardware».
El modelo que ha usado Microsoft en sus Copilot+ PCs es el 1.5B Distilled R1 (disponible aquí) y estará disponible dentro de poco. Próximamente desplegará los modelos destilados 7B y 14B; de hecho se pueden instalar estos modelos destilados en un PC a través de Ollama con una gran variedad de ellos y entre los que se encuentran los tres mencionados por Microsoft, aunque sus Copilot+ PCs cuentan con la ventaja de sus NPUs.
En la publicación en su blog, el gigante tecnológico destaca cómo ha estado trabajando para asegurarse de que los modelos R1 funcionen de forma local en hardware basado en NPU: «Lo primero fue diseñar una ventana deslizante que desbloquea un tiempo súper rápido para el primer token que genera la IA (primer segmento de texto o palabra que se procesa en una interacción) y al soporte extenso del contexto y eso sin disponer del soporte de un tensor dinámico en el hardware».
¿QUÉ ES DEEPSEEK CODER?
Estás viendo la página de GitHub del proyecto DeepSeek Coder. Imagina que DeepSeek Coder es como un cerebro gigante que sabe mucho sobre programación. Este cerebro ha sido entrenado con muchísimos textos de código y lenguaje natural (inglés y chino). Sabe tantos lenguajes de programación como Ada, Python, Java, C++, etc. (¡una lista enorme!).
¿Qué puedes hacer con este cerebro? Pues varias cosas:
- Completar código: Imagina que estás escribiendo un programa en Python y te atascas. DeepSeek Coder puede ayudarte a completar el código que falta. Le das una parte del código y él intenta adivinar el resto. Es como el autocompletado del móvil, pero para código.
- Insertar código: Puedes decirle a DeepSeek Coder que inserte código en un hueco que dejas en tu programa. Le das el código de antes y el de después del hueco, y él rellena el hueco con lo que cree que va mejor.
- Chatear con él: Puedes hablar con DeepSeek Coder y pedirle que te escriba un algoritmo, te explique un concepto de programación o te ayude con un problema. Es como tener un programador experto a tu disposición.
- Completar código a nivel de proyecto: DeepSeek Coder no solo entiende trozos pequeños de código, sino que también puede entender proyectos grandes. Así, te puede ayudar a completar código teniendo en cuenta todo el proyecto.
En la página de GitHub que ves, te explican cómo usar DeepSeek Coder. Te dan ejemplos de código para cada una de las cosas que te he contado. También te dicen cómo instalarlo en tu ordenador y cómo entrenarlo con tus propios datos (si quieres que aprenda cosas específicas).
En resumen, DeepSeek Coder es una herramienta muy potente para programadores. Te ayuda a escribir código más rápido, te da ideas y te explica conceptos. Es como tener un asistente virtual para programar.
Si necesitas ayuda para implementar el modelo o tienes alguna otra pregunta, no dudes en preguntar a JADGEST
