> La lista completa de artículos está en [llms.txt](https://docs.f3cloud.com/llms.txt). Cada página tiene versión en Markdown, basta con añadir .md a su dirección. Esta página en Markdown: [https://docs.f3cloud.com/es/ai-solutions/deepseek-installation.md](https://docs.f3cloud.com/es/ai-solutions/deepseek-installation.md). # Cómo instalar DeepSeek R1 en un VPS con Ollama Cómo instalar DeepSeek R1 en un VPS con Ollama. Cómo elegir el modelo según la RAM, instalación paso a paso de la versión 14B en Ubuntu 22.04 y comandos útiles para trabajar con él. DeepSeek AI es un modelo de inteligencia artificial abierto y avanzado que cumple muy bien su función incluso sin GPU. Junto con Ollama, esta tecnología permite ejecutar la IA en local, de modo que tienes el control total sobre el rendimiento y el nivel de privacidad. Alojar DeepSeek en tu propio servidor garantiza un alto nivel de seguridad, porque desaparece el riesgo de que los datos se intercepten a través de la API. Como los servidores oficiales de DeepSeek se saturan a menudo, la instalación local te permite usar solo tus propios recursos de cálculo, sin compartirlos con nadie. *** ### ¿Qué requisitos vamos a necesitar? Veamos una comparativa de modelos con distintos requisitos del sistema. Todos los modelos están adaptados para funcionar tanto en CPU como en GPU. Sin embargo, como la instalación se hace en un servidor, en este artículo nos centraremos sobre todo en configurar y usar el modelo con la potencia de cálculo del procesador.

Versión del modelo	Tamaño	RAM	Plan adecuado
deepseek-r1:1.5b	1.1 GB	desde 4 GB	DE-RZ9-2	Tareas sencillas, ideal para pruebas y primeros arranques.
deepseek-r1:7b	4.7 GB	desde 8 GB	DE-RZ9-4	Redacción y traducción de textos. Desarrollo de código sencillo.
deepseek-r1:8b	5.2 GB	desde 8 GB	DE-RZ9-4	Versión actualizada que Ollama instala por defecto si no indicas el tamaño del modelo.
deepseek-r1:14b	9 GB	desde 16 GB	DE-RZ9-8	Capacidades avanzadas en desarrollo y redacción. Un equilibrio excelente entre velocidad y funciones.
deepseek-r1:32b	20 GB	desde 32 GB	DE-RZ9-16	Según las pruebas de los desarrolladores, comparable a OpenAI o1-mini. Análisis de datos en profundidad. En el procesador responde despacio.
deepseek-r1:70b	43 GB	desde 64 GB	Servidor dedicado (próximamente)	Cálculo de alto nivel para tareas de empresa. Análisis de datos profundo y desarrollo complejo.
deepseek-r1:671b	404 GB	desde 512 GB	Configuración a medida (próximamente)	El modelo completo de DeepSeek R1, el más potente de la familia. Necesita un servidor dedicado potente con discos NVMe.

*** ### Instalación paso a paso del modelo DeepSeek 14B en el servidor Como ejemplo, instalaremos el modelo 14B, que ofrece la mejor relación entre rendimiento y consumo de recursos. Estas instrucciones sirven para cualquier modelo de la lista, así que puedes instalar otra versión si lo necesitas. > **Atención.** > > Para la instalación usamos el plan **DE-RZ9-16** (16 vCPU, 32 GB de RAM) con Ubuntu 22.04 – sus recursos sobran para el modelo 14B. Actualiza los repositorios y paquetes del sistema: ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` Instala Ollama – el gestor para desplegar DeepSeek: ```bash curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh && sudo systemctl start ollama ``` Descarga el modelo de DeepSeek que hayas elegido: ```bash ollama pull deepseek-r1:14b ``` > **Nota.** > > Ten en cuenta que puedes sustituir `deepseek-r1:14b` por otra versión de la tabla, por ejemplo `deepseek-r1:32b`. El modelo 14B pesa unos 9 GB y con un canal de 1 Gbit/s se descarga en pocos minutos. Ejecuta el modelo de DeepSeek: ```bash ollama run deepseek-r1:14b ``` Tras ejecutar este comando aparecerá una interfaz para escribir mensajes, y podrás empezar a conversar con la inteligencia artificial.

*** ### Comandos adicionales También puedes enviar una consulta suelta: ```bash ollama run deepseek-r1:14b "What is heavier: 1 kg of iron or 1 kg of feathers?" ```

Después de instalarse, Ollama ya funciona como servicio, y su API está disponible en el propio servidor en la dirección `http://127.0.0.1:11434`. No hace falta ejecutar `ollama serve` a mano. Un ejemplo de petición a la API: ```bash curl http://127.0.0.1:11434/api/generate -d '{"model": "deepseek-r1:14b", "prompt": "¡Hola!", "stream": false}' ``` > **Atención.** > > La API de Ollama no tiene contraseña. No abras el puerto 11434 a internet – si necesitas acceder desde fuera, conéctate a través de un túnel SSH o protege la API con un servidor web con autenticación. Para ver los modelos instalados: ```bash ollama list ```

*** ### Recomendaciones para elegir servidor Para que los modelos DeepSeek R1 funcionen de forma estable, te recomendamos servidores con suficiente memoria RAM (mejor con algo de margen) y discos NVMe rápidos. Necesitas más RAM de lo que pesa el modelo, porque a su tamaño hay que sumar 2–4 GB para el sistema y el contexto de la conversación. Sin tarjeta gráfica, los modelos funcionan en el procesador. Las versiones 1.5B–8B responden rápido, la 14B bastante más despacio, y la 32B solo genera unas pocas palabras por segundo. *** ### Nuestros recursos **Canal de Telegram:** [https://t.me/f3cloud_news](https://t.me/f3cloud_news) \ **Web del hosting:** [https://f3cloud.com](https://f3cloud.com/es)