Deepseek De Cero A Experto- Desde Instalacion A Produccion -mega- (2026)

base = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-chat-7b") merged = PeftModel.from_pretrained(base, "mi-deepseek-adaptado") merged = merged.merge_and_unload() merged.save_pretrained("deepseek-7b-finetuned")

"name": "obtener_clima", "description": "Obtiene temperatura actual de una ciudad", "parameters": "type": "object", "properties": "ciudad": "type": "string", "description": "Nombre de la ciudad" , "required": ["ciudad"] base = AutoModelForCausalLM

Llevar DeepSeek a producción requiere alta disponibilidad, baja latencia y gestión de múltiples peticiones simultáneas. Ollama no es suficiente para este escenario. Motores de Inferencia Recomendados Comenta abajo

# Instalar vLLM pip install vllm

prompt = "Explica la diferencia entre un transformer encoder y decoder en inteligencia artificial." inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda") outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)) "parameters": "type": "object"

¿Te gustaría un tutorial adicional sobre fine-tuning específico para DeepSeek-R1 (razonamiento) o sobre despliegue multi-nodo con Slurm? Comenta abajo.

embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="BAAI/bge-small-es") # Embeddings en español vectorstore = Chroma.from_documents(docs, embeddings, persist_directory="./chroma_db")