Curso online de DeepSeek Domina la herramienta de cero a producción bonificado

💻 Software

• Python 3.10 o superior (3.13 recomendado) — instalación gratuita desde python.org.
• Ollama (gratuito, open-source) para ejecutar DeepSeek en local.
• LM Studio (gratuito) como interfaz visual alternativa.
• Node.js 22 LTS para instalar Flowise (gratuito, open-source).
• VS Code (gratuito) o cualquier editor de código.
• Cuenta gratuita en Hugging Face, OpenRouter y Replicate — todas con tier gratuito suficiente para la mayor parte del curso.

?️ Hardware

• RAM mínima: 8 GB para ejecutar los modelos destilados pequeños (1.5B, 7B) con Ollama.
• RAM recomendada: 16 GB si quieres correr el modelo DeepSeek R1 14B en local con comodidad.
• Espacio en disco: 10-30 GB libres según el modelo que descargues.
• CPU de los últimos 6 años. GPU dedicada no obligatoria; ayuda pero Ollama funciona en CPU.

🔑 Cuentas necesarias

• Hugging Face — gratuita.
• OpenRouter — gratuita (pago por uso mínimo).
• Replicate / TogetherAI — gratuitas con créditos de inicio.

📚 Conocimientos previos

• Python básico (variables, funciones, instalar paquetes con pip) — imprescindible para los módulos de LangChain y agentes.
• Familiaridad con la terminal/línea de comandos.
• No se requiere experiencia previa con LLMs ni con DeepSeek.

A lo largo del curso construyes aplicaciones reales con DeepSeek, desde un chat local hasta agentes multi-herramienta desplegados en producción. Cada proyecto resuelve un caso de uso empresarial concreto.

1. Chat local con DeepSeek vía Ollama — instalas el modelo DeepSeek R1 7B en tu máquina, lo arrancas con Ollama y añades una interfaz web. Caso de uso: prototipo interno sin enviar datos a servidores externos.
2. Pipeline RAG con Flowise sin código — conectas DeepSeek a documentos PDF corporativos usando Flowise y un vector store. Caso de uso: chatbot de soporte que responde preguntas sobre manuales o contratos propios.
3. API REST con LangChain y DeepSeek — construyes un endpoint Python que recibe una consulta, la procesa con una cadena LangChain y devuelve respuesta estructurada (JSON). Caso de uso: microservicio de análisis de texto integrable en cualquier aplicación.
4. Agente con function calling y herramientas externas — el agente usa DeepSeek R1 Tool Calling para buscar datos, ejecutar cálculos y devolver resultados paso a paso. Caso de uso: asistente de ventas que consulta CRM y genera resúmenes automáticos.
5. Sistema multi-agente conversacional — orquestas varios agentes especializados (RAG agent + summarizer + validator) que colaboran para responder preguntas complejas. Caso de uso: plataforma interna de análisis de informes financieros o legales.

Estos son los errores que cometen casi todos los alumnos al empezar con DeepSeek en entornos reales. Evítalos desde el primer día.

• Intentar correr DeepSeek R1 70B en un portátil con 8 GB de RAM. El modelo no cabe en memoria y Ollama fallará o irá inutilizable. Empieza con la versión 1.5B o 7B y escala cuando tengas claro el hardware necesario.
• No crear un entorno virtual de Python antes de instalar dependencias. Mezclar librerías de distintos proyectos rompe las instalaciones. Usa siempre python -m venv venv antes de pip install.
• Hardcodear claves de API directamente en el código. Subir un script con tu API key de OpenRouter o DeepSeek a GitHub expone tus credenciales. Usa siempre variables de entorno o archivos .env con python-dotenv.
• Asumir que el modelo recuerda conversaciones anteriores por defecto. Sin implementar memoria explícita (ChatMessageHistory en LangChain), cada llamada a la API es independiente. El historial hay que pasarlo manualmente en cada petición.
• Ignorar el parámetro de temperatura al construir cadenas. Con temperatura 1.0 los agentes generan respuestas inconsistentes en tareas estructuradas. Para extracción de datos o function calling, usa valores entre 0.0 y 0.3.
• Confundir fine-tuning con RAG. RAG da acceso a documentos sin modificar el modelo; fine-tuning cambia los pesos. Para la mayoría de casos empresariales (chatbot sobre documentos propios), RAG es suficiente, más barato y más rápido de implementar.
• No gestionar los errores de la API en producción. Las APIs de LLMs devuelven errores 429 (rate limit) o 503 con frecuencia. Sin try/except y lógica de reintento, tu aplicación caerá ante el primer pico de tráfico.
• Usar Flowise sin asegurar la instancia en producción. Por defecto Flowise no requiere autenticación. Si lo expones en un servidor público sin contraseña, cualquiera puede usar tus flujos y consumir tus créditos de API.

Recursos gratuitos y comunidades para ir más allá del curso y mantenerte al día con DeepSeek y el ecosistema open-source de LLMs.

⚡ Atajos y comandos esenciales

• ollama run deepseek-r1:7b — arranca el modelo directamente en terminal.
• ollama list — muestra todos los modelos descargados en tu máquina.
• ollama pull deepseek-r1:1.5b — descarga la versión más ligera para pruebas rápidas.
• python -m venv venv && source venv/bin/activate (Linux/Mac) o venv\Scripts\activate (Windows) — activa el entorno virtual.
• En LangChain: chain.invoke({"input": "tu consulta"}) — forma estándar de ejecutar una cadena.

?️ Herramientas gratuitas imprescindibles

• Ollama (ollama.com) — ejecuta DeepSeek y otros LLMs en local sin coste.
• LM Studio (lmstudio.ai) — interfaz visual para probar modelos locales sin código.
• Flowise (flowiseai.com) — constructor visual de pipelines LLM, open-source y self-hosteable.
• Open WebUI — interfaz tipo ChatGPT para Ollama, instalable con Docker en local.
• LangSmith (smith.langchain.com) — traza y depura tus cadenas LangChain, tier gratuito disponible.

📖 Documentación y referencias clave

• Documentación oficial de LangChain — python.langchain.com/docs
• Hugging Face Hub — huggingface.co/deepseek-ai para descargar variantes del modelo.
• DeepSeek API docs — platform.deepseek.com/docs
• OpenRouter docs — openrouter.ai/docs (acceso unificado a DeepSeek y otros modelos).
• Repositorio GitHub de Flowise — con ejemplos de RAG y agentes listos para usar.

👥 Comunidades activas

• r/LocalLLaMA — la comunidad más activa sobre modelos open-source en local, incluyendo DeepSeek.
• r/LangChain — preguntas y proyectos con LangChain y agentes.
• Discord oficial de Flowise — soporte directo y ejemplos de la comunidad.
• Discord de Hugging Face — debates sobre modelos open-source y fine-tuning.

📰 Newsletters para estar al día

• The Rundown AI — resumen diario de novedades en IA, incluidos modelos open-source.
• Ben's Bites — análisis de herramientas y tendencias de LLMs cada semana.