Deepseek De Cero | A Experto- Desde Instalacion A Produccion -mega-

Luego desde tu app:

documento_completo = open("manual_largo.txt").read()[:950000] # 950k tokens response = client.chat.completions.create( model="deepseek-chat", messages=[ {"role": "system", "content": "Responde usando solo la información del siguiente documento:"}, {"role": "user", "content": f"Documento: {documento_completo}\n\nPregunta: ¿Cuál es el procedimiento de emergencia?"} ], max_tokens=2000 ) 5.1 Servicio con vLLM (Máximo rendimiento) vLLM es el servidor estándar para LLMs en producción.

response = client.chat.completions.create( model="deepseek-chat", # Modelo optimizado para conversación messages=[ {"role": "system", "content": "Eres un experto en DevOps y sistemas distribuidos."}, {"role": "user", "content": "Escribe un Dockerfile para un servicio FastAPI con dependencias de ML."} ], temperature=0.7, max_tokens=1024 ) Usa super() para MRO

functions = [ { "name": "obtener_clima", "description": "Obtiene temperatura actual de una ciudad", "parameters": { "type": "object", "properties": { "ciudad": {"type": "string", "description": "Nombre de la ciudad"} }, "required": ["ciudad"] } } ] response = client.chat.completions.create( model="deepseek-chat", messages=[{"role": "user", "content": "¿Qué tiempo hace en Madrid?"}], functions=functions, function_call="auto" ) Capítulo 3: Fine-Tuning Profesional (Nivel Avanzado) DeepSeek es excelente para fine-tuning en tareas específicas (código, matemáticas, dominios médicos). 3.1 Preparación del Dataset (Formato ChatML) {"messages": [{"role": "user", "content": "¿Cómo invertir una lista en Python?"}, {"role": "assistant", "content": "Usa reversed(lista) o lista[::-1]"}]} {"messages": [{"role": "user", "content": "Explica herencia múltiple en Python."}, {"role": "assistant", "content": "Python permite herencia múltiple, pero puede causar el problema del diamante. Usa super() para MRO."}]} 3.2 Fine-Tuning con LoRA (Eficiente en memoria) Usando la biblioteca peft y trl :

respuesta = qa_chain("¿Cómo configurar el parámetro X en el sistema?") print(respuesta["result"]) Para documentos masivos, puedes inyectar todo el contexto directamente: messages=[ {"role": "system"

# Instalar vLLM pip install vllm python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat --tensor-parallel-size 1 --max-num-batched-tokens 4096 --port 8000

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="EMPTY") Dockerfile : "parameters": { "type": "object"

# Crear entorno virtual python -m venv deepseek-env source deepseek-env/bin/activate # Linux/Mac # deepseek-env\Scripts\activate # Windows pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 # CUDA 11.8 pip install transformers accelerate bitsandbytes sentencepiece protobuf pip install vllm # Para inferencia en producción local 1.3 Carga del Modelo (Versión Cuantizada para Hardware Limitado) from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch model_name = "deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat" # Modelo conversacional Carga con cuantización de 4 bits (requiere bitsandbytes) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, device_map="auto", torch_dtype=torch.float16, load_in_4bit=True, # Reduce VRAM a ~6GB trust_remote_code=True ) Prueba de generación prompt = "Explica la diferencia entre un transformer encoder y decoder en inteligencia artificial." inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda") outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=200) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))