Integra DeepSeek R1 con NodeJS en 5 minutos

La inteligencia artificial ha dejado de ser un concepto futurista para convertirse en una herramienta esencial en el desarrollo de software. Sin embargo, gran parte de las implementaciones actuales dependen de servicios en la nube, lo que introduce costos recurrentes, latencia y preocupaciones sobre privacidad.

La brecha

Aprender a correr modelos de IA localmente puede ser un gran diferenciador, ya que ofrece ventajas como:

✅ Independencia de la nube: no dependes de APIs externas y evitas gastos recurrentes.

✅ Mayor privacidad y control: los datos permanecen en tu máquina, lo que es clave en aplicaciones sensibles.

✅ Flexibilidad y optimización: puedes probar diferentes configuraciones y ajustar el modelo según tus necesidades.

A tomar en cuenta

Correr modelos de IA en local también tiene sus desafíos, y es importante conocerlos antes de sumergirse en este mundo:

❌ Requisitos de hardware: la gran mayoría de modelos requieren una buena cantidad de RAM y una GPU potente para correr de manera eficiente. Si solo tienes una laptop con hardware modesto, la experiencia puede ser limitada.

❌ Consumo energético: a diferencia de una API en la nube, que delega el cómputo a servidores optimizados, correr IA localmente puede generar un alto consumo eléctrico, especialmente si usas una GPU potente.

❌ Mantenimiento y actualizaciones: mientras que en la nube los modelos son actualizados constantemente, cuando corres IA en local, eres responsable de instalar nuevas versiones, ajustar parámetros y solucionar errores.

Manos a la obra

A pesar de estas desventajas, la autonomía, el control y el ahorro en costos hacen que correr IA localmente siga siendo una opción muy atractiva para desarrolladores.

En este tutorial, te mostraré cómo integrar DeepSeek R1 con Node.js usando la librería de OpenAI y hosteándolo localmente con Docker y Ollama, todo en menos de 5 minutos.