El auge de la inteligencia artificial (IA) y el procesamiento de datos de alto rendimiento ha impulsado la necesidad de infraestructuras optimizadas con servidores dedicados con GPU. Para empresas y organizaciones que buscan ejecutar modelos de IA avanzados sin depender de plataformas de terceros, la opción de DeepSeek-R1 en servidores bare-metal o cloud privado con Stackscale se presenta como la mejor alternativa.
Esta solución permite combinar máximo rendimiento, privacidad y flexibilidad, sin incurrir en costos variables por consumo en la nube pública. Con GPUs de NVIDIA optimizadas para cargas de trabajo intensivas, Stackscale (Grupo Aire) ofrece una infraestructura adaptada a los requerimientos más exigentes del sector tecnológico.
Por qué elegir servidores bare-metal o cloud privado para IA
El despliegue de DeepSeek-R1 en servidores dedicados con GPU permite a las empresas mantener control total sobre sus datos, optimizar costos y maximizar el rendimiento de los modelos de IA.
Ventajas clave de esta implementación:
✔ Privacidad y seguridad: No se envían datos a servidores externos, lo que protege información sensible.
✔ Potencia y escalabilidad: Servidores optimizados con GPUs NVIDIA L4 y L40S para entrenar y ejecutar modelos de IA.
✔ Costes predecibles: Eliminación de pagos por uso en la nube pública, garantizando una inversión estable.
✔ Alto rendimiento: GPUs dedicadas para cargas de trabajo exigentes, evitando la sobresuscripción de recursos.
✔ Infraestructura en Europa: Centros de datos en Madrid y Ámsterdam, con cumplimiento de normativas de protección de datos.
Infraestructura con GPUs NVIDIA optimizadas para IA
Stackscale ofrece servidores bare-metal y cloud privado con GPUs NVIDIA de alto rendimiento, permitiendo entrenar y ejecutar modelos de IA como DeepSeek-R1 con eficiencia.
Modelos de GPU disponibles en Stackscale
| Modelo | Memoria | Tensor Cores | TFLOPS FP32 | Ideal para |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA Tesla T4 | 16 GB GDDR6 | 320 | 8,1 TFLOPS | Inferencia de IA, ML, HPC |
| NVIDIA L4 | 24 GB GDDR6 | 240 | 30,3 TFLOPS | Entrenamiento de modelos IA, renderizado 3D |
| NVIDIA L40S | 48 GB GDDR6 | 586 | 91,6 TFLOPS | IA generativa, modelos LLM, virtualización avanzada |
Cada una de estas opciones está diseñada para cargas de trabajo específicas, desde inferencia y analítica de datos hasta modelos de lenguaje a gran escala (LLM).
Beneficios de estas GPUs en servidores Stackscale:
🔹 Sin vecinos ruidosos: Sin sobresuscripción de recursos, garantizando el máximo rendimiento.
🔹 Flexibilidad en hardware: Opciones con procesadores Intel y AMD según las necesidades del proyecto.
🔹 Redundancia y seguridad: Infraestructura con 99,90% de disponibilidad SLA.
🔹 Soporte técnico especializado 24/7, en español e inglés.
Instalación de DeepSeek-R1 en servidores con GPU de Stackscale
La combinación de DeepSeek-R1 y Ollama permite gestionar modelos de IA avanzados en servidores privados sin dependencia de la nube pública.
Requisitos previos
- Sistema operativo: Ubuntu 20.04/22.04 o Debian 11
- CPU: Intel Xeon o AMD EPYC
- RAM: 32 GB mínimo, recomendado 128 GB o más, Stackscale dispone de modelos de hasta 768 GB de RAM.
- Almacenamiento: SSD NVMe para minimizar latencias
- GPU: Una de las opciones NVIDIA disponibles en Stackscale
Paso 1: Instalar Ollama en el servidor
Ejecutar el siguiente comando en la terminal:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Verificar la instalación con:
ollama --version
Paso 2: Descargar DeepSeek-R1
Según los recursos del servidor, elegir el modelo adecuado:
🔹 1.5B parámetros (~1,1 GB, ejecutable en CPU):
ollama pull deepseek-r1:1.5b
🔹 7B parámetros (~4,7 GB, recomendado para GPU con 8 GB VRAM):
ollama pull deepseek-r1
🔹 70B parámetros (~24 GB VRAM, recomendado para GPU NVIDIA L4 o superior):
ollama pull deepseek-r1:70b
🔹 671B parámetros (~300 GB VRAM, solo para infraestructuras avanzadas con NVIDIA L40S):
ollama pull deepseek-r1:671b
Paso 3: Ejecutar DeepSeek-R1
Para iniciar la IA en la GPU:
ollama run deepseek-r1:70b
Para detener la ejecución:
ollama stop deepseek-r1
Para iniciar Ollama como servicio:
ollama serve
Integración con Open WebUI para administración vía navegador
Para facilitar la gestión, se recomienda instalar Open WebUI, una interfaz gráfica compatible con Ollama:
git clone https://github.com/open-webui/open-webui.git
cd open-webui
docker-compose up -dAcceso web desde http://<IP_DEL_SERVIDOR>:3000, permitiendo interactuar con DeepSeek-R1 sin necesidad de terminal.
Casos de uso en infraestructura cloud privada
La combinación de DeepSeek-R1 en servidores con GPUs NVIDIA en Stackscale permite aplicaciones avanzadas en múltiples sectores:
🔹 Banca y finanzas: Análisis predictivo y detección de fraudes sin exponer datos a terceros.
🔹 Sanidad: Generación de informes médicos con IA sin riesgos de privacidad.
🔹 Ciberseguridad: Modelos de detección de amenazas ejecutados en entornos privados.
🔹 Industria 4.0: Optimización de procesos mediante IA en servidores dedicados.
🔹 Investigación y educación: Implementación de modelos de IA sin costes variables.
Conclusión: IA avanzada con privacidad y rendimiento en Stackscale
Para empresas que buscan ejecutar modelos de IA de alto rendimiento con total control, la opción de DeepSeek-R1 en servidores dedicados con GPU en Stackscale ofrece máxima potencia, privacidad y escalabilidad.
Con GPUs optimizadas como NVIDIA L4 y L40S, los servidores de Stackscale permiten desarrollar e implementar modelos de IA sin depender de servicios en la nube pública, garantizando mayor seguridad y mejor optimización de costes.
La combinación de DeepSeek-R1, Ollama y Open WebUI proporciona una solución completa para la gestión de modelos de IA en infraestructuras cloud privadas y servidores bare-metal.
