DeepSeek R1 te permite incorporar funciones de inteligencia artificial avanzadas a tu entorno local sin comprometer la seguridad o la propiedad de tus datos. Nuestro equipo te acompaña en todas las fases del proceso: desde la integración inicial y la configuración de los modelos, hasta la optimización de resultados y la puesta en marcha de casos de uso específicos. Esta solución es ideal para organizaciones que buscan el máximo control sobre su infraestructura de IA, con la posibilidad de personalizar y ajustar los modelos a sus necesidades únicas.
DeepSeek en tu cloud, no en el suyo
Desplegamos los modelos DeepSeek open-source sobre infraestructura bajo tu control: en tu propio CPD on-premise o en nuestra nube soberana española sobre GPUs NVIDIA L4 y L40s dedicadas. DeepSeek local significa exactamente eso: ninguno de tus prompts, tus datos de entrada ni las respuestas generadas atraviesan la infraestructura del proveedor original del modelo. La inferencia ocurre donde tú decides, bajo la legislación que tú eliges.
Una propuesta de DeepSeek empresas diseñada para casos donde el endpoint público no es viable: requisitos regulatorios sectoriales (banca, salud, defensa, administración pública), políticas internas de protección del dato, o simple criterio prudencial sobre dónde se procesa la información sensible de la organización.
Qué incluye nuestro despliegue gestionado de DeepSeek
Despliegue del modelo sobre GPU NVIDIA dedicada
Provisión de la familia de modelos DeepSeek open-source (DeepSeek V3, DeepSeek-R1, DeepSeek Coder, según release vigente) sobre GPU NVIDIA dedicada. Configuración optimizada con runtimes especializados como vLLM o TGI para inferencia eficiente, ajuste de parámetros de cuantización según trade-off latencia/calidad, e integración con tu stack de aplicaciones vía API estándar compatible con OpenAI.
Endpoint privado sin salida hacia internet pública
El modelo se sirve a través de un endpoint privado accesible solo desde tu red corporativa o desde redes autorizadas vía VPN o MPLS. Sin exposición a internet pública, sin proxies externos, sin telemetría hacia terceros. Inferencia local en sentido literal: lo que entra, sale y queda dentro del perímetro que tú defines.
Modalidades de despliegue: cloud soberano u on-premise
Dos modalidades según tu caso:
- En nuestro cloud soberano español: DeepSeek desplegado en nuestros tres CPDs propios neutrales en territorio nacional sobre GPUs NVIDIA L4 / L40s, con todas las certificaciones aplicables (ISO 27001, ISO 27017, ISO 27701, ENS). Modelo pago por uso de la GPU.
- En tu infraestructura on-premise: DeepSeek on-premise desplegado y operado sobre tu hardware, en tu CPD, bajo tu control físico completo. Opción habitual para sectores regulados o donde la auditoría interna exige el dato dentro del perímetro corporativo.
Operación 24×7 del modelo y de la GPU
No es un POC. Operamos el modelo en producción: monitorización de latencias y throughput, gestión de versiones cuando aparecen nuevos releases de DeepSeek, parcheado de seguridad, observabilidad del consumo de GPU, escalado horizontal cuando crece la carga. Reportes mensuales y SLA contractual sobre la disponibilidad del endpoint.
Por qué DeepSeek local en lugar del endpoint público
El endpoint público de cualquier modelo LLM proprietary o gestionado por su creador presenta tres limitaciones que un despliegue local resuelve:
- Trazabilidad del dato. Cuando envías un prompt a un endpoint público, no controlas dónde se procesa exactamente, qué se registra, cómo se almacenan los logs ni quién tiene acceso a esa información. Un despliegue local elimina esa zona gris.
- Jurisdicción aplicable. Los datos procesados en infraestructura ubicada fuera de la UE quedan sujetos a leyes que pueden entrar en conflicto con el RGPD: legislación extraterritorial de EEUU (Cloud Act), normativa china de acceso gubernamental a datos, regulaciones de terceros países. La inferencia bajo legislación europea elimina esa exposición.
- Continuidad y predictibilidad. El acceso a un endpoint público depende de la política del proveedor: cambios de precios, modificación de las condiciones de servicio, retirada de modelos, restricciones geográficas. Un despliegue propio aísla la operación de esas variables.
Como proveedor cloud en España con tres CPDs propios neutrales y experiencia en sectores regulados, podemos ofrecer las dos modalidades —cloud soberano u on-premise— con la misma garantía operativa.
Casos de uso de DeepSeek empresas
- Asistentes internos sobre conocimiento corporativo. Chatbots y agentes que responden sobre documentación interna, manuales, políticas o histórico operativo, sin que ese conocimiento salga del perímetro de la empresa.
- RAG empresarial sobre datos confidenciales. Pipelines de Retrieval-Augmented Generation con vector stores acoplados al modelo, donde tanto los documentos indexados como las consultas se mantienen completamente locales.
- Análisis automatizado de documentos. Extracción estructurada de información de contratos, expedientes, reclamaciones, dictámenes técnicos. Casos típicos en sector legal, sanitario o pericial donde el dato es altamente sensible.
- Asistencia a desarrollo con DeepSeek Coder. Generación y revisión de código sobre repositorios privados sin que el código fuente atraviese servicios de terceros.
- Cumplimiento normativo sectorial. Casos donde la legislación específica (sanitaria, financiera, defensa) impide procesar información en endpoints externos, incluso de proveedores europeos genéricos.
Cumplimiento, soberanía y residencia del dato
Cuando DeepSeek se despliega en nuestra nube soberana española, opera bajo el mismo marco de cumplimiento que el resto de nuestra infraestructura: residencia del dato en territorio español, legislación europea aplicable, certificaciones ISO 27001, ISO 27017, ISO 27701 y Esquema Nacional de Seguridad. Para escenarios sujetos a auditoría regulatoria estricta, lo combinamos con nuestro servicio de cloud aislado y seguro, donde el modelo se ejecuta en un entorno sin exposición a internet pública.
Para despliegues sobre infraestructura on-premise del cliente, el marco de cumplimiento es el del propio cliente, con nosotros como partner operativo que aplica las mismas buenas prácticas. Si el caso requiere rendimiento extremo sin hipervisor compartido, lo desplegamos sobre servidores BareMetal dedicados con GPU passthrough nativo.
Preguntas frecuentes sobre DeepSeek on-premise
¿Por qué desplegar DeepSeek localmente en lugar de usar su endpoint público?
Por tres razones principales: trazabilidad completa del dato (controlas exactamente dónde se procesa), jurisdicción aplicable (datos bajo legislación europea, sin exposición a leyes extraterritoriales) y continuidad operativa (independencia frente a cambios de política del proveedor del modelo).
¿Es legal usar DeepSeek en una empresa europea?
El uso del modelo open-source DeepSeek es legal en la UE. La cuestión jurídicamente relevante no es el origen del modelo, sino **dónde se procesan los datos** que la empresa envía al modelo. Desplegándolo localmente en cloud soberano u on-premise, los datos procesados nunca salen del perímetro elegido, eliminando la mayoría de los riesgos regulatorios asociados a endpoints públicos extranjeros.
¿Qué GPUs NVIDIA recomendáis para DeepSeek?
Depende de la variante del modelo y del throughput esperado. Para inferencia productiva de modelos medianos, NVIDIA L4 es habitual. Para fine-tuning o variantes grandes de DeepSeek, NVIDIA L40s o configuraciones multi-GPU. Dimensionamos el caso durante el assessment inicial.
¿Podéis hacer fine-tuning de DeepSeek con datos de mi empresa?
Sí. Soportamos fine-tuning de DeepSeek con técnicas como LoRA o QLoRA sobre datasets propios del cliente. Tanto el dataset como los pesos resultantes permanecen bajo control del cliente. Los servicios de consultoría incluyen evaluación de viabilidad y diseño del proceso.
¿Cómo se compara DeepSeek con Llama u otros LLMs open-source?
DeepSeek y Llama son ambos modelos open-source competitivos en el panorama actual, con perfiles distintos según el caso de uso. Nuestro servicio de Llama local sobre infraestructura propia ofrece la misma propuesta para la familia Llama de Meta. La elección entre uno y otro depende del caso de uso específico, que evaluamos en el assessment inicial.
¿Puedo cambiar de modelo más adelante?
Sí. La arquitectura del despliegue está diseñada para permitir cambios de modelo sin reconstruir la infraestructura: la GPU, la red privada, el endpoint y la integración con tus aplicaciones se mantienen. Cambia el modelo desplegado encima.
¿Ofrecéis SLA sobre la disponibilidad del modelo?
Sí. SLA contractual sobre la disponibilidad del endpoint privado, con reportes mensuales y crédito automático en caso de incumplimiento. SLA específico ajustado al caso (estándar 99,9%, premium 99,95%, crítico 99,99% sobre infraestructura redundada).
