Cómo correr DeepSeek V2 Lite en local con Ollama
Correr DeepSeek V2 Lite en local es más sencillo de lo que parece. Con Ollama puedes tener este modelo de 16B parámetros funcionando en tu PC en menos de 5 minutos. Solo necesitas 9 GB de VRAM para la versión Q4 y conexión a internet para la descarga inicial.
En esta guía cubrimos los requisitos exactos de hardware, el proceso de instalación paso a paso, los comandos necesarios y ejemplos de uso para sacarle el máximo partido a DeepSeek V2 Lite desde tu propio hardware.
Requisitos de hardware para DeepSeek V2 Lite
| Cuantización | VRAM necesaria | Notas |
|---|---|---|
| FP16 (máxima calidad) | 32 GB | Calidad de referencia. Solo GPUs con mucha VRAM. |
| Q8 (alta calidad) | 16 GB | Recomendado si tienes suficiente VRAM. |
| Q4 (equilibrado) | 9 GB (recomendado) | El mejor equilibrio calidad/VRAM. Recomendado. |
| Q2 (mínimo) | 5 GB | Solo si tu VRAM es muy limitada. Pérdida notable. |
Especificaciones de DeepSeek V2 Lite
Paso 1: Instalar Ollama
Ollama es la forma más sencilla de correr DeepSeek V2 Lite en local. Disponible para Windows, macOS y Linux.
- 1 Descarga Ollama desde ollama.com (Windows, macOS o Linux)
- 2 Ejecuta el instalador y sigue las instrucciones (tarda menos de 1 minuto)
- 3 Verifica la instalación abriendo una terminal y ejecutando:
ollama --version
Paso 2: Ejecutar DeepSeek V2 Lite
Una vez instalado Ollama, abre una terminal y ejecuta el siguiente comando. Ollama descargará el modelo automáticamente la primera vez:
ollama run deepseek-v2:16b La primera ejecución descargará el modelo (~9 GB en Q4). Las ejecuciones posteriores son instantáneas. Una vez descargado, puedes chatear directamente en la terminal o usar la API local.
Paso 3: Ejemplos de uso de DeepSeek V2 Lite
Uso con la API REST local
Ollama expone una API en http://localhost:11434 compatible con OpenAI:
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
"model": "deepseek-v2:16b",
"prompt": "Explica qué es la IA local en 2 párrafos",
"stream": false
}' Integración con Python (API OpenAI)
Si tienes instalado el cliente OpenAI de Python:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="http://localhost:11434/v1",
api_key="ollama",
)
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v2:16b",
messages=[{"role": "user", "content": "Hola, ¿cómo puedes ayudarme?"}]
)
print(response.choices[0].message.content) GPUs compatibles con DeepSeek V2 Lite
Estas GPUs tienen suficiente VRAM para correr DeepSeek V2 Lite en cuantización Q4 (9 GB):
RTX 5090
RTX 4090
M4 Ultra
RTX 5080
M3 Ultra
RTX 4080 Super
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