La guía técnica detallada en este repositorio de GitHub ofrece un método paso a paso para instalar y ejecutar modelos de lenguaje de DeepSeek, como V4, R1 y sus distilantes, en entornos locales de escritorio (PC, Mac) y servidores. El objetivo es permitir el uso de estas herramientas de forma privada y sin dependencia de internet, aprovechando la licencia MIT de los pesos abiertos.
El documento se estructura en módulos progresivos: desde la instalación básica de Ollama para usuarios novatos, hasta configuraciones avanzadas con llama.cpp, vLLM y SGLang para modelos de gran escala. Se incluye una sección específica sobre la nueva DeepSeek-V4.1-Flash-1017, destacando su capacidad para procesar imágenes y su contexto de 1 millón de tokens, así como las nuevas APIs de búsqueda y fetch para agentes de IA. Además, se proporcionan instrucciones para desplegar interfaces web como Open WebUI o LM Studio, y se cubren técnicas de optimización de memoria y aceleración mediante técnicas como el KV-caching.
La guía sirve como referencia para desarrolladores y entusiastas que buscan integrar modelos de IA en sus flujos de trabajo, ofreciendo desde el comando terminal hasta la creación de sistemas de RAG y agentes autónomos. Incluye tablas comparativas de modelos según la memoria RAM disponible y enlaces a recursos adicionales de Machine Learning y Data Science.