Integración de DeepSeek con plataformas en la nube

Integrar modelos de lenguaje avanzados en la nube se ha vuelto esencial para aprovechar al máximo su potencia en aplicaciones a escala. DeepSeek, un modelo de IA de última generación, destaca por su capacidad y apertura, pero desplegarlo eficientemente requiere una infraestructura adecuada.

Las plataformas cloud como AWS, Google Cloud y Azure ofrecen entornos escalables y seguros para estos modelos, eliminando la necesidad de gestionar servidores dedicados.

Al aprovechar servicios gestionados, los desarrolladores pueden escalar aplicaciones de DeepSeek manteniendo altos estándares de disponibilidad, seguridad y cumplimiento empresarial.

En este artículo técnico exploraremos qué es DeepSeek y cómo integrarlo paso a paso con AWS, GCP y Azure, abordando casos de uso comunes (chatbots, pipelines RAG, autocompletado de código, enterprise QA) y recomendaciones técnicas (autenticación, escalabilidad, gestión de tokens, despliegue).

El objetivo es ofrecer una guía integral en español, optimizada para SEO, con ejemplos de arquitectura y código dirigidos a ingenieros de software.

¿Qué es DeepSeek?

DeepSeek es una plataforma de modelos de lenguaje de gran escala, nacida con la filosofía de cerrar la brecha entre las IA abiertas y las cerradas. Bajo este paraguas existe una familia de modelos especializados:

• DeepSeek-V3.2 (Terminus): Es el modelo generalista más reciente de DeepSeek, construido sobre una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) masiva de 671 mil millones de parámetros (37 mil millones activos) entrenados con 14,8 billones de tokens. Ofrece un rendimiento puntero en tareas de generación de texto con una velocidad de hasta ~60 tokens/segundo (3× más rápido que su versión anterior). DeepSeek-V3 enfatiza capacidades de reasoning híbrido, llamadas de herramientas y eficiencia en contexto extendido. La versión 3.2 Experimental introdujo DeepSeek Sparse Attention (DSA) para manejar contextos largos con menor coste computacional, manteniendo calidad similar a la versión 3.1. Estos avances posicionan a DeepSeek-V3 como uno de los modelos abiertos más potentes y eficientes en la actualidad.
• DeepSeek-R1 (Razoner): Es el modelo enfocado en razonamiento complejo y pensamiento de cadena (chain-of-thought). Surge de un enfoque innovador: un entrenamiento basado casi exclusivamente en Reinforcement Learning (RL) a gran escala, con mínima fine-tuning supervisada inicial. DeepSeek-R1 (lanzado en 2025) logra un desempeño comparable al de GPT-4 en tareas de matemáticas, lógica y código. Posee contexto de 128K tokens, permitiendo incorporar documentos extensos en sus análisis. La versión R1 fue open source junto con variantes reducidas (distilled) de 1.5B a 70B parámetros basadas en Qwen y Llama, más fáciles de ejecutar. En producción, DeepSeek-R1 destaca por su profundidad de razonamiento y capacidad de auto-verificación y reflexión gracias al entrenamiento RL sin igual. De hecho, servicios cloud ya lo ofrecen como modelo gestionado dado su impacto: GCP lo incluyó en Vertex AI y Azure en AI Foundry para que empresas aprovechen su potencia de forma segura.
• DeepSeek Coder: Es la serie de modelos especializados en código. Entrenados desde cero con 2 billones de tokens (87% código en múltiples lenguajes y 13% lenguaje natural, en inglés y chino), estos modelos (de 1B hasta 33B de parámetros) alcanzan state-of-the-art en benchmarks de programación como HumanEval, MBPP y DS-1000. Incorporan una ventana de contexto extendido de 16K tokens y tareas de fill-in-the-blank para soportar autocompletado de código a nivel de proyecto y refactorización inteligente. En pruebas, DeepSeek-Coder-Base-33B supera a CodeLlama-34B con un margen de 5–10% en varios benchmarks, incluso la versión 7B de DeepSeek Coder iguala el rendimiento de un modelo de 34B. Esto lo hace ideal para IDEs y asistentes de programación capaces de completar código en múltiples lenguajes (más de 70 lenguajes soportados, de Python y JavaScript hasta lenguajes científicos y de script). Existe también la variante Instruct ajustada para seguir indicaciones humanas, adecuada para chatbots de programación.
• Modelos de Embeddings: DeepSeek ofrece modelos de generación de embeddings (vectores densos) de alta calidad. Estos modelos transforman texto en representaciones vectoriales que capturan su significado semántico. Sus aplicaciones incluyen búsqueda semántica, clustering de documentos, sistemas de recomendación y en general cualquier tarea de NLP que requiera comprender similitud de significado. Por ejemplo, con DeepSeek Embeddings se pueden indexar bases de conocimiento empresariales o colecciones de documentos, permitiendo recuperar información relevante mediante comparaciones vectoriales. DeepSeek ofrece un endpoint dedicado (/v1/embeddings) compatible con la API abierta, donde basta indicar el modelo de embedding ("deepseek-embedding") y enviar textos para obtener sus vectores. Gracias a su alta dimensionalidad y fine-tuning en semántica, estos embeddings alimentan pipelines de RAG (Retrieval Augmented Generation) y motores de búsqueda con una precisión de primer nivel.

En resumen, DeepSeek constituye un ecosistema completo: un modelo generalista (V3) de máxima potencia, un modelo de razonamiento (R1) para problemas complejos, un modelo de código (Coder) para desarrollo de software asistido, y modelos de embeddings para habilitar búsquedas semánticas.

Esta diversidad, sumada a su apertura (código y pesos disponibles bajo licencias permissivas), hacen de DeepSeek una opción atractiva para integrar IA generativa en soluciones en la nube.

Integración con AWS (Amazon Web Services)

AWS ofrece múltiples vías para integrar DeepSeek en aplicaciones escalables. Desde servicios serverless como Lambda hasta despliegues personalizados en EC2 o SageMaker, la flexibilidad de AWS permite adaptar DeepSeek a diferentes escenarios. A continuación se detallan varias estrategias de integración en AWS:

AWS Lambda

AWS Lambda es el servicio serverless de AWS que permite ejecutar funciones bajo demanda sin aprovisionar servidores. Para integrar DeepSeek mediante Lambda, existen principalmente dos enfoques:

• Llamadas a la API de DeepSeek: Dado que DeepSeek proporciona una API compatible con la de OpenAI, una función Lambda (por ejemplo escrita en Python) puede invocar directamente el endpoint de DeepSeek para generar respuestas o embeddings. Esta arquitectura es útil para construir chatbots o microservicios AI de forma completamente serverless. Por ejemplo, una Lambda que funcione como webhook de un bot podría recibir el mensaje de un usuario, llamar a https://api.deepseek.com/v1/chat/completions con el prompt dado (usando el SDK de OpenAI con base_url personalizado) y devolver la respuesta generada. Es recomendable almacenar las claves API de DeepSeek en AWS Secrets Manager o variables seguras, y aprovechar la integración nativa de Lambda con AWS API Gateway para exponer un endpoint HTTP. Este enfoque mantiene la infraestructura mínima: AWS escala las invocaciones Lambda automáticamente y cobra solo por tiempo de ejecución, lo que es rentable para cargas esporádicas.
• Modelo alojado en contenedor Lambda: Con el lanzamiento de contenedores de runtime personalizados en Lambda, en teoría se podría empaquetar un modelo DeepSeek ligero (por ejemplo un DeepSeek Coder de 1B parametrizado o un modelo distill de R1 ~7B) dentro de una imagen Docker para Lambda. Sin embargo, las limitaciones de memoria (máx. 10 GB) y ausencia de GPU en Lambda hacen inviable desplegar las versiones completas de DeepSeek. Solo modelos muy reducidos o tareas de embedding (que son menos exigentes) podrían ejecutarse en CPU en Lambda con tiempos aceptables. En la práctica, esta vía no es común ni recomendada para producción, salvo para prototipos. Es más eficaz usar Lambda como orquestador que invoca a servicios optimizados (como SageMaker o la API externa).

En ambos casos, API Gateway puede actuar como front-end. Por ejemplo, podemos crear una API REST con Amazon API Gateway que enruta las solicitudes al Lambda DeepSeek.

API Gateway aporta autenticación (mediante API keys o JWT), cuotas y throttling, complementando la solución con control de acceso. Así, un cliente externo podría consumir a DeepSeek a través de un endpoint AWS seguro y administrado, sin conocer los detalles internos.

Amazon EC2 (Instancias VM)

Para mayor control o para ejecutar los modelos de DeepSeek localmente, Amazon EC2 es la opción adecuada.

Se trata de lanzar instancias virtuales con recursos suficientes (CPU/GPU, RAM) e instalar en ellas el modelo:

• Selección de instancia: DeepSeek-R1 completo requiere una infraestructura extremadamente potente – al menos 800 GB de memoria HBM para inferencia en formato FP8, lo que en AWS equivale a usar instancias de la familia P5 (8 GPUs NVIDIA H100) en paralelo. Obviamente, ejecutar el modelo completo es costosísimo; en cambio, las variantes distill más pequeñas (ej. 7B u 8B de parámetros) sí pueden correr en instancias de GPU únicas como g5.12xlarge (1× NVIDIA A10G 24GB) o p3.2xlarge (1× Tesla V100 16GB) si se aplican técnicas de optimización (como cargar en 8-bit o usar swap CPU/GPU). Para usos reales, se recomienda optar por los checkpoints reducidos de DeepSeek (1.5B, 7B, 14B, etc.) que ofrecen balance entre rendimiento y coste, pudiendo servir muchas solicitudes con latencia baja.
• Implementación: Una vez elegida la instancia, el flujo típico es:
  1. Aprovisionar la EC2 (idealmente con un AMI Deep Learning Base de AWS que ya incluye drivers NVIDIA, CUDA, cuDNN, etc.).
  2. Instalar dependencias: Python, transformers, torch con soporte GPU, y descargar los pesos del modelo. DeepSeek provee repos en Hugging Face (ej: deepseek-ai/DeepSeek-R1) desde donde se pueden bajar los checkpoint open-source. Alternativamente, usar la utilidad Ollama o text-generation-webui para gestionar la descarga.
  3. Cargar el modelo en un script o servidor de inferencia. Por ejemplo, se puede usar HuggingFace Text Generation Inference (TGI), un servidor optimizado para modelos generativos, que soporta cargas en 8-bit y deep speeding. HuggingFace Inference Endpoints reportó que con su contenedor optimizado y hardware recomendado, es posible desplegar DeepSeek-R1 (distill) con coste aproximado de $8.3/h en AWS, beneficiándose de autoscaling y scale-to-zero cuando no hay tráfico.
  4. Exponer la inferencia: puede ser simplemente abriendo un puerto HTTP donde un servidor (por ej. FastAPI) atienda peticiones y consulte al modelo en memoria. O integrarse con un balanceador de carga AWS (ELB) si varias instancias EC2 correrán en paralelo para escalar horizontalmente.

El enfoque EC2 es apropiado para entornos que requieren customización profunda o aislamiento completo (p.ej., entornos on-premises replicados en AWS, o donde no se desea enviar datos a APIs externas).

Eso sí, implica responsabilidad de mantener la instancia y escalarla manualmente. En muchos casos, resulta más sencillo usar AWS SageMaker para desplegar el modelo de forma administrada.

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker es la plataforma ML gestionada de AWS, ideal para hospedar modelos de aprendizaje profundo en producción.

Integrar DeepSeek en SageMaker ofrece varias ventajas: despliegue sencillo (incluso mediante JumpStart o endpoints de Hugging Face), escalado automático y compatibilidad con otros servicios (por ejemplo, integración con OpenSearch para RAG, como veremos).

Hay dos caminos principales:

• SageMaker JumpStart / Bedrock Marketplace: AWS ha incorporado DeepSeek-R1 en sus servicios de modelo a demanda. En enero de 2025, AWS anunció la disponibilidad de DeepSeek-R1 completo en Amazon Bedrock, su servicio de Foundation Models vía API. Esto permite a clientes usar R1 mediante llamadas API gestionadas por AWS, con la infraestructura subyacente ya optimizada y segura. No obstante, por políticas de AWS, el uso de R1 en Bedrock exige aplicar guardrails de seguridad sobre las entradas y salidas del modelo. AWS proporciona la API ApplyGuardrail para filtrar prompts/respuestas con normas de seguridad antes de retornarlas. Si la organización prefiere hosting propio, SageMaker JumpStart también ofrece notebooks y plantillas para desplegar DeepSeek-R1 (o sus distill) en un Endpoint de inferencia dedicado. JumpStart selecciona automáticamente un tipo de instancia apropiado (por ejemplo ml.p5d.24xlarge con 8×H100 para R1) y configura el contenedor de inferencia. La diferencia clave es: Bedrock brinda un acceso rápido vía API para quien “no quiere manejar servidores” (ideal para integrar modelos pre-entrenados mediante simples llamadas), mientras SageMaker Endpoint es óptimo para quienes desean personalización avanzada o tuning del modelo en su propio entorno.
• Despliegue manual en SageMaker: Alternativamente, podemos utilizar SageMaker como infraestructura de inferencia manualmente. Por ejemplo, empleando el Deep Learning Container de Hugging Face para Text Generation Inference (TGI). AWS publicó guías sobre cómo optimizar DeepSeek-R1 Distill en SageMaker utilizando TGI, habilitando inferencia de alto rendimiento. En la práctica, se crearía un modelo en SageMaker apuntando a la imagen de TGI (disponible en ECR público) y a los artefactos de modelo (en S3). Luego, se lanza un Endpoint HTTPS que autoescala según la carga, recibiendo peticiones de texto y retornando completaciones. Este endpoint puede ser invocado desde cualquier aplicación (incluyendo Lambdas, front-ends, etc.) dentro o fuera de AWS. Un caso de arquitectura híbrida es usar OpenSearch (el motor de búsqueda de AWS) con SageMaker: los OpenSearch ML plugins permiten conectarse a un Endpoint SageMaker para que, por ejemplo, al ejecutar una consulta RAG, OpenSearch llame a DeepSeek en SageMaker para generar la respuesta final. La figura a continuación ilustra esta solución:

Arquitectura de pipeline RAG en AWS integrando DeepSeek-R1. En este esquema, OpenSearch Service actúa como orquestador: realiza búsqueda vectorial en su índice de documentos y luego invoca al modelo DeepSeek-R1 desplegado en SageMaker para la generación final, usando conectores seguros (IAM roles).

Este tipo de integración permite a empresas construir asistentes virtuales con base de conocimiento propia, combinando las capacidades de DeepSeek con la búsqueda especializada de OpenSearch (incluyendo embeddings de Amazon Titan para indexar documentos).

Como se aprecia, SageMaker aporta un entorno manejado donde delegar la pesada carga de servir al modelo. Además, facilita monitorización (CloudWatch), A/B testing de variantes de modelo, versionado de endpoints e incluso fine-tuning adicional si fuera necesario con SageMaker Finetune.

Muchas organizaciones optan por SageMaker para despliegues de DeepSeek en AWS por su equilibrio entre control y simplicidad.

Amazon API Gateway

Amazon API Gateway no es un motor de IA en sí, pero juega un papel importante en la exposición de APIs que involucren a DeepSeek.

Tras desplegar el modelo en alguna infraestructura (EC2, SageMaker o Lambda), podemos necesitar un front-end HTTP seguro para clientes internos o externos:

En el caso de Lambda, API Gateway puede proveer un endpoint REST o WebSocket que invoque la función Lambda con la solicitud del usuario y devuelva la respuesta generada por DeepSeek. Esto habilita, por ejemplo, crear una API RESTful /completarCodigo que llame a DeepSeek Coder o un endpoint /chat que gestione conversaciones, todo con autenticación por API Key y cuota definida en Gateway.

Para SageMaker Endpoints, se suele usar AWS SDK directamente, pero también es posible integrarlos a API Gateway mediante una integración de VPC Link (exponiendo el endpoint interno de SageMaker como un recurso público controlado). Sin embargo, una forma más sencilla es usar una pequeña Lambda proxy: API Gateway recibe la petición, la pasa a una Lambda, y esta Lambda usa el SDK boto3 (invoke_endpoint) para mandar la entrada al modelo en SageMaker, retornando el resultado. Así se añade capa de seguridad y logging adicional.

En entornos multi-servicio, API Gateway puede unificar varias acciones relacionadas con DeepSeek. Por ejemplo, un API Gateway podría tener un recurso /analisisTexto que por debajo llame a un Lambda A para obtener embeddings vía POST /v1/embeddings de DeepSeek, y otro recurso /respuesta que llame a un Lambda B el cual consulta OpenSearch + SageMaker DeepSeek (como en el RAG anterior). El cliente de la API no sabe qué pasa internamente, solo ve endpoints REST sencillos.

La integración con AWS IAM es otra fortaleza: API Gateway puede requerir caller IAM roles para acceso (útil en entornos internos) y Lambda/SageMaker pueden valerse de roles con permisos mínimos (por ejemplo, un Lambda con permiso sólo para invocar SageMaker, y SageMaker con permiso de leer modelos de S3). Esto implementa principio de privilegio mínimo y mantiene segura la solución.

Resumen AWS: AWS provee desde soluciones serverless hasta servicios ML avanzados para hospedar DeepSeek. Si se busca rapidez y mínima mantención, Amazon Bedrock (cuando disponible regionalmente) y Lambda+API son opciones atractivas; para cargas más pesadas o personalizaciones, SageMaker con GPU dedicadas es el camino.

En todos los casos, aprovechar la infraestructura AWS (IAM, escalado automático, monitoreo) es clave para una integración sólida.

Integración con Google Cloud Platform (GCP)

Google Cloud ha adoptado de forma entusiasta modelos abiertos como DeepSeek, incorporándolos en su oferta de IA gestionada. Los desarrolladores en GCP pueden elegir entre usar Vertex AI, servicios serverless tradicionales, o desplegar manualmente en contenedores. Veamos las opciones principales:

Cloud Functions

Google Cloud Functions permite ejecutar código en respuesta a eventos o peticiones HTTP, similar a AWS Lambda. Para integrar DeepSeek mediante Cloud Functions, normalmente se opta por llamar a un servicio externo o de GCP que efectúe la inferencia, ya que Cloud Functions (al igual que Lambda) no ofrece GPUs en entornos estándar y tiene límites de tiempo/recursos.

Un caso de uso común es crear una Cloud Function HTTP que reciba una solicitud (por ejemplo, desde Dialogflow o desde una aplicación web), luego invoque la API de DeepSeek y devuelva el resultado.

Al igual que en AWS, GCP tiene mecanismos seguros para almacenar la clave (Secret Manager) y Cloud Functions puede gestionarse vía Cloud Endpoints o API Gateway de GCP para exponerla con autenticación.

Otra posibilidad es usar Cloud Functions para orquestación: por ejemplo, una función que cuando se sube un documento a Cloud Storage, genera embeddings con DeepSeek llamando a la API y los guarda en una base vectorial.

Dado que GCP no tiene un servicio nativo de vector DB, podría usar Pinecone o Chroma en otra VM, pero el patrón es válido. Cloud Functions garantiza escalabilidad automática para workloads intermitentes, pero hay que vigilar el cold start y latencia de llamadas externas.

En resumen, Cloud Functions es adecuado si queremos integrar DeepSeek mediante llamadas API en flujos event-driven o apps ligeras en GCP, manteniendo el modelo hospedado fuera o en Vertex AI.

Vertex AI (Model Garden)

Vertex AI es la suite de IA de Google Cloud, y destaca por ofrecer modelos de terceros out-of-the-box. Desde 2025, Google incluyó modelos de DeepSeek en su Model Garden de Vertex, haciendo la integración sumamente fácil. Actualmente están disponibles al menos:

• DeepSeek-V3.1 (Terminus): modelo general con modos de pensamiento explícito («thinking mode») o directo. Vertex lo identifica como deepseek-v3.1-maas (MaaS: Model as a Service).
• DeepSeek-R1 (0528): versión actualizada de R1 con mejoras en profundidad de razonamiento y precisión de inferencia, identificado como deepseek-r1-0528-maas en Vertex.

Usar DeepSeek en Vertex es tan sencillo como consumir un modelo de OpenAI: no se necesita desplegar infraestructura ni manejar GPUs, Google ofrece endpoints serverless ya cargados con el modelo. Por ejemplo, mediante la librería de Python de Vertex AI (o simplemente usando curl), podemos invocar al endpoint:

# Ejemplo: llamada REST con curl a Vertex AI Endpoint del modelo DeepSeek-R1
curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/<PROYECTO>/locations/us-central1/publishers/deepseek/models/deepseek-r1-0528:predict \
  -d '{
        "instances": [{"prompt": "Hola, ¿cómo puede ayudar DeepSeek en la empresa?"}],
        "parameters": {"maxOutputTokens": 256}
      }'

(El endpoint exacto puede variar; Google proporciona la URL en la tarjeta del modelo.) En este ejemplo, Google Cloud autentica la petición con un token OAuth y retorna la inferencia directamente, escalando internamente según demanda.

Vertex AI soporta streaming de respuestas con DeepSeek, usando eventos SSE para ir entregando tokens conforme se generan, mejorando la experiencia interactiva.

Además, GCP recomienda usar Model Armor junto con DeepSeek-R1 para producción, un servicio que filtra prompts y respuestas ante posibles contenidos sensibles o riesgosos, equivalente a los guardrails de AWS. Esto indica la importancia de la seguridad al desplegar modelos potentes.

Otra funcionalidad es la integración con herramientas de MLOps de Vertex: se pueden evaluar automáticamente las salidas, monitorear desvíos en distribución de prompts, etc., igual que con modelos nativos de Google.

La facturación suele ser por uso (tokens) al consumir estos modelos, comparable al coste de usar la API de DeepSeek directamente. Vertex AI incluso ofrece $300 en créditos gratis para nuevos proyectos, lo cual facilita experimentar con DeepSeek sin incurrir costes iniciales.

En síntesis, usar Vertex AI es la vía más directa en GCP: sin despliegue manual, obteniendo un endpoint escalable y seguro con DeepSeek listo para integrar en cualquier app cloud.

Cloud Run (contenedores serverless)

Cloud Run brinda la capacidad de ejecutar contenedores en modo serverless, y ha evolucionado para soportar cargas de ML. De hecho, Google anunció soporte para GPUs NVIDIA L4 en Cloud Run (en vista previa) para permitir workloads de inferencia AI.

Esto convierte a Cloud Run en una opción interesante para desplegar DeepSeek cuando se requieren más recursos que Cloud Functions pero se desea conservar la simplicidad del serverless (sin gestionar Kubernetes directamente).

Un ejemplo real: un ingeniero de Google logró desplegar Ollama (un servidor local de modelos) en Cloud Run con GPU L4, y cargar un modelo DeepSeek-R1 distill 8B en cuestión de segundos. Utilizando el comando gcloud se puede instanciar un servicio con GPU:

gcloud beta run deploy deepseek-ollama \
  --image="ollama/ollama" \
  --region="us-central1" \
  --gpu=1 --gpu-type="nvidia-l4" \
  --cpu=4 --memory=16Gi --no-cpu-throttling \
  --port=11434 --allow-unauthenticated=false

Este comando despliega el contenedor oficial de Ollama (que es un runtime para modelos locales) en Cloud Run, asignándole 1 GPU L4, 4 vCPU y 16GB de RAM. En pocos segundos, el servicio está activo con un URL HTTPS.

Luego, mediante la API de Ollama en el puerto 11434 se realizó un POST /api/pull para descargar el modelo deepseek-r1:8b dentro del contenedor (aproximadamente 1 minuto de descarga), tras lo cual se pudo generar texto con POST /api/generate y obtener respuestas del modelo.

La naturaleza serverless de Cloud Run permite iniciar y parar este servicio rápidamente, incluso desde una conexión móvil, sin mantener un cluster. Además, al configurar --allow-unauthenticated=false, el endpoint queda protegido: solo identidades autorizadas de Google IAM pueden invocar la API, añadiendo seguridad.

Este caso demuestra que Cloud Run puede alojar modelos DeepSeek de tamaño mediano con GPU bajo demanda, escalando instancias según concurrencia.

Es ideal para entornos de prueba, demos o incluso producción ligera donde pagar por GPU solo durante las peticiones activas supone un ahorro significativo (gracias al escalado a cero cuando no hay tráfico).

Para modelos más grandes (ej. R1 completo), Cloud Run podría no ser suficiente, en cuyo caso GKE (Google Kubernetes Engine) sería la alternativa.

Google Kubernetes Engine (GKE) y otros

En escenarios de máxima exigencia o personalización, GKE permite desplegar DeepSeek con control total. Google Cloud publicó guías para servir DeepSeek-R1 671B en GKE distribuyendo la carga en múltiples nodos GPU.

Mediante librerías como vLLM (para gestión optimizada de memoria) y el patrón Leader-Worker Set, se puede coordinar varias GPU para sostener un modelo masivo en inferencia.

GKE ofrece tipos de máquinas con GPUs avanzadas (A100, H100) e integra almacenamiento de alto rendimiento (Filestore, etc.) para manejar modelos gigantes. Esta vía es costosa y compleja, reservada solo para organizaciones que realmente necesiten el modelo completo con latencias acotadas.

La buena noticia es que gracias a la apertura de DeepSeek, es posible desplegarlo on-premise o en cualquier cloud privado/híbrido usando Kubernetes, sin depender exclusivamente de un servicio propietario.

No obstante, para la mayoría de casos de uso en GCP, Vertex AI o Cloud Run cubrirán las necesidades con mucho menos esfuerzo. Vertex si queremos zero ops; Cloud Run/Functions si preferimos manejar contenedores ligeros o lógica custom.

Resumen GCP: Google facilita la integración de DeepSeek al máximo, incorporándolo como servicio nativo en Vertex AI.

Esto brinda rapidez de integración y seguridad (con Model Garden y Armor). Para quienes buscan más flexibilidad, Cloud Run con GPUs permite un punto medio: desplegar contenedores con DeepSeek distill on-demand.

Finalmente, GKE queda para implementaciones heavy-duty. Gracias a su fuerte ecosistema de datos (BigQuery, etc.), GCP es muy atractivo cuando se desean soluciones de IA integradas a pipelines de datos existentes, pudiendo DeepSeek interactuar con esas fuentes dentro de la misma plataforma.

Integración con Microsoft Azure

Microsoft Azure se ha sumado al soporte de DeepSeek integrándolo en su nuevo servicio Azure AI Foundry.

Azure brinda opciones tanto PaaS (Foundry, Azure OpenAI) como componentes tradicionales (Funciones, contenedores, etc.) para aprovechar DeepSeek en entornos empresariales. Examinemos varias vías en Azure:

Azure AI Foundry (Azure Machine Learning)

Azure AI Foundry es la respuesta de Microsoft para ofrecer modelos de IA de terceros y de código abierto en su nube de forma gestionada. En enero de 2025 Azure anunció la disponibilidad de DeepSeek-R1 en el catálogo de modelos de Foundry.

Esto significa que los clientes de Azure pueden desplegar DeepSeek-R1 con unos pocos clics o comandos CLI, obteniendo un endpoint de inferencia hospedado en la infraestructura de Azure, con SLA empresarial y seguridad integrada. En la práctica, el flujo es:

1. Ir al Model Catalog en Azure ML (Foundry) y buscar «DeepSeek R1».
2. Abrir la ficha del modelo y hacer Deploy. Azure preparará la infraestructura necesaria (similar a un endpoint de inferencia) y proporcionará la URL del endpoint y clave de acceso para usar el modelo.
3. Consumir el modelo vía REST o SDK. Azure Foundry permite usar la misma SDK de OpenAI utilizada para Azure OpenAI Service, cambiando solo la base URL y resource name. Es decir, un desarrollador puede llamar a openai.ChatCompletion.create(model="deepseek-r1", ...) apuntando al endpoint de Azure, aprovechando así el ecosistema OpenAI/Azure sin modificar mucho su código existente.

Un ejemplo simplificado en Python usando el SDK OpenAI con Azure:

import os
import openai

openai.api_type = "azure"
openai.api_base = "https://<mi-resource>.openai.azure.com/"
openai.api_version = "2023-07-01-preview"  # versión de API compatible
openai.api_key = os.getenv("AZURE_OPENAI_KEY")

response = openai.ChatCompletion.create(
    engine="deepseek-r1-0528",  # nombre del deployment del modelo en Azure
    messages=[{"role": "user", "content": "¿Cómo aplicar DeepSeek en finanzas?"}],
    max_tokens=200,
    temperature=0.5
)
print(response['choices'][0]['message']['content'])

En este código, aprovechamos que Azure expone DeepSeek mediante una API compatible con OpenAI. Usamos engine (o deployment name) correspondiente al modelo desplegado.

Azure recomienda además usar Managed Identity en sus aplicaciones en lugar de clave estática, para reforzar la seguridad (autenticación «sin llave»).

Esto es especialmente útil en entornos corporativos Azure, donde la función que llama al modelo (por ejemplo un Azure Function o Container App) puede tener asignada una identidad que le da permiso para usar el recurso del modelo, evitando exponer credenciales.

Una vez desplegado en Foundry, DeepSeek-R1 se beneficia de la infraestructura de Azure: escalabilidad automática, monitoring integrado, y cumplimiento de estándares de seguridad corporativos de Microsoft (red privada, RBAC, etc.).

Azure enfatiza que con Foundry, los desarrolladores pueden experimentar rápidamente con modelos avanzados sin tener que montar infraestructura ML por su cuenta.

Además, Azure Foundry proporciona evaluaciones automáticas de calidad y seguridad de las salidas para garantizar su uso responsable en aplicaciones productivas.

Azure Functions y Contenedores (Azure Container Apps)

Si bien Azure Foundry cubre el deployment gestionado, aún podemos integrar DeepSeek manualmente usando recursos serverless o de cómputo en Azure:

• Azure Functions: Similar a AWS Lambda/GCP Functions, Azure Functions permite ejecutar código bajo demanda. Un patrón es usar una Function HTTP desencadenada por solicitudes web para actuar como interfaz hacia DeepSeek. Por ejemplo, una Azure Function en Python podría usar la SDK de OpenAI (configurada para Azure Foundry como arriba) y servir de backend para un bot de Teams o una aplicación web que consulta DeepSeek. La principal diferencia es que Azure Functions puede correr en modo Consumption (autoservicio) o Dedicated (en un App Service Plan). En modo consumo, está limitado en tiempo de ejecución (máximo ~5 min por ejecución) y recursos modestos de CPU/RAM, por lo que como en otros clouds, no es viable cargar un modelo grande directamente. Se usa entonces para llamar a la API de DeepSeek (ya sea la de Azure Foundry, la de DeepSeek Cloud o un endpoint hospedado en otra VM). Azure Functions se integra muy bien con otros servicios Azure: por ejemplo, puede recibir eventos de una cola, procesarlos con AI y guardar resultados en una base de datos, todo con gestión de identidad unificada.
• Container Apps / AKS: Azure Container Apps es un servicio PaaS para ejecutar contenedores sin tener que gestionar Kubernetes, con ciertas facilidades (autoescalado, integración con Dapr, etc.). Podríamos desplegar un contenedor con DeepSeek (por ejemplo usando la misma imagen de Ollama que mencionamos en Cloud Run, o un servidor HuggingFace) en Container Apps, asignándole por ejemplo una SKU con GPU (Azure Container Apps soporta GPU en su plan planificado similar a Cloud Run). Si necesitamos más control, Azure Kubernetes Service (AKS) permite desplegar modelos del tamaño que sea, análogo a GKE. De hecho, muchas soluciones on-premises de empresas replican entornos AKS con GPUs para alojar modelos open-source como DeepSeek localmente. Azure ofrece también integración con Hugging Face on Azure, facilitando el despliegue de modelos desde repos HF a AKS con plantillas predefinidas.
• Azure Machine Learning (Azure ML): Más allá de Foundry, Azure ML (el «Studio») permite crear endpoints de inferencia personalizados. Uno podría registrar un modelo DeepSeek (subir los pesos) y crear un Managed Online Endpoint con un deployment que apunte a una instancia GPU en Azure ML. Esto es similar a SageMaker en concepto. La ventaja sería si quisiéramos alojar una variante específica (por ej. DeepSeek-Coder-7B) no disponible en Foundry. Sin embargo, implica más pasos manuales (crear imagen o indicar environment con Transformers, etc.). Azure ML también soporta pipelines y notebooks para fine-tuning si se necesitara.
• Azure API Management (APIM): APIM es un servicio para gestionar APIs (publicar, securizar, monitorizar). En una arquitectura con DeepSeek, APIM puede ser el front-door unificado. Por ejemplo, si desplegamos DeepSeek en Azure via Foundry o un Container App, podríamos crear una API en APIM que exponga operaciones /chat o /embedding y enrute internamente a la función/endpoint correspondiente. APIM agregaría políticas de autenticación (por ejemplo, exigir una suscripción o verificar un JWT de Azure AD), límites de uso por suscriptor, caching de respuestas si aplica, y transformaciones de payload. Esto es valioso para ofrecer un servicio consistente a consumidores internos o externos. Además, APIM proporciona analíticas (métricas de llamadas, latencias) que ayudan a monitorear el uso del modelo.

En cuanto a seguridad en Azure, además de Managed Identities ya mencionadas, se recomienda aislar los recursos en subredes privadas cuando sea posible (por ej. acceder al endpoint de Foundry solo desde una VNet de la app cliente), y aprovechar los logs de Azure Monitor para rastrear qué prompts/respuestas está generando la solución, a efectos de auditar posibles contenidos inapropiados (y activar filtros adicionales con Azure Content Safety si hiciera falta).

Resumen Azure: Azure habilita DeepSeek principalmente vía Foundry, con enfoque en empresas que buscan rápida integración y gobierno de sus modelos AI. Adicionalmente, proporciona las herramientas serverless y de contenedores para integrar DeepSeek en soluciones personalizadas.

Azure se destaca en escenarios que requieren integración con servicios corporativos de Microsoft (Teams, Office, Dynamics, etc.), ya que un modelo como DeepSeek puede potenciar un chatbot de atención al cliente conectado a Dynamics 365, por ejemplo, todo dentro de la nube Azure.

La flexibilidad de opciones (Functions, Container Apps, AKS) asegura que si Foundry no cubre un caso particular, siempre hay una forma de incorporar DeepSeek en la arquitectura Azure.

Casos de uso comunes

Integrar DeepSeek en la nube abre la puerta a numerosos casos de uso en aplicaciones reales. A continuación describimos algunos de los más comunes, relevantes para desarrolladores:

• Asistentes virtuales y chatbots: DeepSeek puede impulsar chatbots conversacionales con un lenguaje natural avanzado. Un asistente virtual corporativo, por ejemplo, puede desplegarse en la web o en plataformas de mensajería (Teams, Slack) para atender preguntas frecuentes, guiar usuarios o facilitar trámites. Gracias a su entrenamiento masivo, DeepSeek genera respuestas coherentes y contextuales, acercándose a la experiencia de dialogar con un humano. Si se integra con herramientas de memoria a corto plazo (session state) y perfil del usuario, puede mantener el contexto de la conversación. Plataformas como Azure Bot Service o Amazon Lex pueden usar DeepSeek como motor de respuesta detrás de la detección de intención, enriqueciendo dramáticamente la calidad de las respuestas libres.
• Sistemas de RAG (Retrieval-Augmented Generation): Este patrón combina búsqueda en una base de conocimiento con generación de texto. DeepSeek es especialmente útil en RAG porque ofrece tanto embeddings para la parte de búsqueda semántica como un poderoso generador para la parte de redacción final. Un caso típico es un asistente de soporte interno: se indexan miles de documentos (manuales, wikis, políticas) usando un vector DB (p. ej. OpenSearch, Qdrant, Pinecone) con embeddings de DeepSeek, luego ante una pregunta de usuario, el sistema busca los documentos más relevantes y alimenta esos fragmentos como contexto a DeepSeek para que elabore la respuesta final. Este pipeline RAG permite a DeepSeek dar respuestas con información actualizada y específica de la empresa, superando la limitación de conocimiento estático del modelo. Implementaciones en AWS y GCP confirman que DeepSeek-R1 funciona muy bien en entornos RAG empresariales, produciendo respuestas pertinentes y detalladas basadas en las evidencias recuperadas.
• Autocompletado de código y asistentes de programación: Con DeepSeek Coder, es factible construir herramientas tipo «Copilot» propias. Por ejemplo, una extensión de VSCode que al detectar que el desarrollador escribe una función incompleta, consulta a un servicio en la nube que ejecuta DeepSeek Coder, y este devuelve sugerencias de completión o corrección de código en tiempo real. Dado que DeepSeek Coder fue entrenado con múltiples lenguajes y posee 16K de contexto, puede incluso leer varios archivos del proyecto para sugerir código consistente con el resto del repositorio. Empresas podrían integrar esto en sus pipelines CI/CD para autogenerar ciertos módulos o para auditoría estática con AI. Un caso adicional es generación de scripts o consultas: por ejemplo, generar consultas SQL en lenguaje natural o scripts de automatización a partir de instrucciones, aprovechando la capacidad de DeepSeek Coder de entender tanto lenguaje humano como sintaxis de programación.
• Sistemas de preguntas y respuestas empresariales (Enterprise QA): Más allá de RAG puntual, DeepSeek permite habilitar QA conversacional dentro de organizaciones, integrándose con fuentes de datos corporativas. Un enterprise QA puede funcionar vía chat: empleados formulan preguntas (p.ej., «¿Cuál es la política de vacaciones para contratistas?») y DeepSeek, accediendo a un índice de documentos internos mediante embeddings, construye la respuesta citando las fuentes relevantes. La gran ventana de contexto de DeepSeek (hasta 100k+ tokens en algunos modelos) significa que puede absorber textos largos (contratos, reportes, código legal) y extraer la respuesta adecuada. Estos sistemas requieren preocupaciones de seguridad (no filtrar datos confidenciales a usuarios no autorizados), pero Azure y AWS ya ofrecen integración de DeepSeek con sus esquemas de autenticación para restringir el acceso. Un ejemplo concreto podría ser usar DeepSeek R1 en IBM Watsonx para analizar documentos financieros, algo que IBM de hecho incluyó en su catálogo.
• Generación de contenido y asistencia creativa: DeepSeek-V3 al ser un modelo generalista potente es apto para generar borradores de documentos, resúmenes ejecutivos, contenidos de marketing, etc. Integrado en la nube, podría montarse un servicio que dado un conjunto de puntos clave, genere un informe narrativo. O en aplicaciones de e-learning, crear explicaciones y preguntas automáticamente. Su desempeño en tareas creativas y de escritura fue resaltado por Google al integrarlo en Vertex, mencionando que sobresale en escritura creativa y respuesta general. Un caso de uso podría ser un content assistant integrado en Office 365 (en teoría, usando Azure Foundry con DeepSeek para dar sugerencias en Word similares a Copilot).
• Análisis y sumarios de datos: DeepSeek puede usarse para interpretar datos estructurados o semi-estructurados en lenguaje natural. Por ejemplo, describir tendencias a partir de un resultado de consulta SQL. Con la capacidad de razonamiento de R1, resulta viable construir agentes que consuman respuestas de bases de datos o APIs y produzcan un análisis textual. Microsoft publicó guías de uso de DeepSeek con su Semantic Kernel para agentes de razonamiento en .NET, lo que habilita flujos donde DeepSeek toma el rol de «pensar» pasos intermedios (razonamiento de cadena) antes de responder. Así, un caso sería: un usuario pregunta en lenguaje natural sobre métricas de negocio, un agente consulta la base de datos, alimenta los resultados a DeepSeek para que los interprete y entregue una conclusión en lenguaje cotidiano.

En todos estos casos, vemos a DeepSeek ya sea ampliando capacidades existentes (chatbots, buscadores, IDEs) o creando nuevas soluciones inteligentes (asistentes de datos, generadores de contenido).

Su integración en la nube facilita que estas aplicaciones escalen a muchos usuarios simultáneos y se conecten con fuentes de datos dinámicas.

Recomendaciones técnicas

Al emprender la integración de DeepSeek en aplicaciones cloud, conviene tener presentes ciertas prácticas para asegurar un resultado escalable, seguro y eficiente:

• Autenticación segura y gestión de credenciales: Nunca exponga directamente las claves de la API de DeepSeek en clientes o código público. Use los medios que ofrece cada plataforma: en Azure, aproveche Managed Identity o Key Vault para que los servicios backend obtengan tokens sin guardar claves explícitas. En AWS, utilice Secrets Manager o Parameter Store cifrado para almacenar el API key de DeepSeek y cargarlas en funciones Lambda/containers bajo demanda. Si se consume DeepSeek a través de un servicio nativo (Vertex, Foundry, Bedrock), apóyese en los mecanismos propios (por ejemplo, IAM roles vinculados en AWS que permitan invocar Bedrock sin credenciales de larga duración, o Azure RBAC para acceder a Azure ML). La autenticación robusta también implica validar al usuario final: si monta una API para terceros sobre DeepSeek, considere OAuth2 o API Keys con cuota por consumidor para evitar abusos.
• Uso de guardrails y filtros de contenido: DeepSeek es poderoso, pero como todo modelo generativo puede producir contenido no deseado si se le presentan ciertos prompts. Por ello, es importante implementar medidas de seguridad en las respuestas. Servicios como Model Armor de GCP o Bedrock Guardrails de AWS analizan entradas y salidas en busca de violencia, odio, fugas de datos privados, etc., bloqueándolas o redactándolas según políticas. Si tu plataforma no ofrece uno listo, puedes integrar la API de moderación de OpenAI o Azure Content Safety para filtrar las respuestas de DeepSeek antes de enviarlas al usuario. En contextos empresariales, define claramente qué tipo de preguntas no deben ser respondidas (por ejemplo, consultas fuera del dominio permitido) y guía al modelo con prompts de sistema que establezcan límites («Si el usuario pide información no autorizada, responde disculpándote…»). Loggear todas las interacciones también ayuda a auditar el comportamiento del modelo y ajustar estos filtros.
• Escalabilidad y rendimiento: Aunque los proveedores cloud facilitan el escalado, es crucial diseñar pensando en la carga esperada. Para alta concurrencia, preferir arquitecturas asíncronas o con buffers: por ejemplo, en vez de llamar al modelo directamente en un endpoint sin respuesta, encolar la petición (Pub/Sub, SQS) y procesarla con workers escalables, devolviendo la respuesta vía WebSocket o polling. Si se necesita sincrónico (chat en vivo), aprovechar streaming para empezar a enviar tokens generados al cliente a medida que salen, reduciendo la percepción de latencia. Monitoriza constantemente la latencia de las invocaciones al modelo; si un endpoint SageMaker tiene latencias crecientes, tal vez necesites aumentar la instancia o añadir uno nuevo al endpoint para balancear. Para escalado horizontal manual (ej. en GKE/AKS), usar auto-scaling basado en cola o en CPU/GPU usage para lanzar más pods conteniendo el modelo durante picos de demanda. Asimismo, aprovechar caches de respuesta para prompts idénticos (si la aplicación lo permite) puede aliviar carga: DeepSeek tiene una funcionalidad de context caching según sus notas, que memoiza ciertas consultas frecuentes. En cualquier caso, prueba bajo estrés tu solución e identifica cuellos de botella (puede ser la red al descargar modelos grandes, el arranque frío de contenedores, etc.).
• Gestión eficiente de tokens y costos: DeepSeek ofrece precios competitivos por token comparado con algunos competidores, pero un mal uso puede inflar la factura. Controle el parámetro de max tokens en cada petición para evitar respuestas excesivamente largas cuando no son necesarias. Igualmente, limite el prompt al contenido esencial: si bien DeepSeek maneja contextos amplios, enviar 100KB de texto en cada pregunta cuando solo se necesitan 2KB relevantes es ineficiente. Si implementas RAG, resume o sintetiza documentos largos antes de enviarlos al modelo para economizar tokens. En entornos cloud, aprovecha las métricas: Vertex AI y Azure ML reportan el conteo de tokens usados por llamada, logréalo para analizar patrones y optimizar. Otra arista es gestionar la longitud de conversación: en un chatbot, después de cierto número de intercambios, haz resúmenes acumulativos para no reenviar todo el historial al modelo continuamente. Recuerda que las respuestas grandes no solo cuestan más, también tardan más en generarse. Por tanto, ajusta temperature y otros parámetros para obtener respuestas concisas cuando la aplicación lo requiera (por ejemplo, en un sistema de QA factual, posiblemente quieras temperature=0 y límite de tokens bajo para respuestas breves y directas).
• Despliegue y actualización del modelo: Mantén tu integración lo más agnóstica de la versión de modelo posible. DeepSeek lanzará nuevas versiones (v3.3, R2, etc.) y querrás beneficiarte de mejoras sin rehacer todo. Si usas los servicios cloud (Vertex/Foundry), probablemente solo debas cambiar el identificador del modelo en la llamada API para usar el nuevo. Si autohospedas, estructura tu solución para facilitar actualizaciones: por ejemplo, monta el modelo en un contenedor Docker usando un tag de versión, así puedes redeploy con otra imagen cuando salga la nueva versión. Realiza pruebas A/B entre versiones (Azure permite tener varios deployments en el mismo endpoint para enrutar porcentaje de tráfico a cada uno). Asimismo, monitorea el changelog de DeepSeek y actualiza tu prompts de sistema si introducen cambios de comportamiento. Para entornos con múltiples modelos (ej. DeepSeek Coder y R1 conviviendo), diseña tu arquitectura modularmente para que sea fácil añadir/quitar modelos: un patrón es tener un servicio microservicio por cada modelo o una ruta por modelo, en lugar de mezclar lógica.
• Consideraciones de almacenamiento y transferencia: Si ejecutas los modelos localmente en la nube, ten en cuenta el tamaño de los mismos (varios GB). Usa almacenamiento eficiente: por ejemplo, en AWS coloca los pesos en S3 y usa SageMaker para cargarlos directamente desde allí; en GCP, almacénalos en Cloud Storage y monta el bucket en GKE, o utiliza imágenes de container ya con el modelo empaquetado para evitar descargar en tiempo de arranque. Habilita la compresión de tráfico si envías prompts o respuestas muy grandes a través de API Gateway o APIM. Y para no tener sobresaltos de ancho de banda, si tu aplicación genera outputs masivos (ej. volcado de código), podría convenir paginar la salida o entregar un enlace de descarga en lugar de un único JSON gigante.

En resumen, adoptar un enfoque “cloud-native” con DeepSeek implica no solo desplegar el modelo, sino rodearlo de las prácticas de ingeniería adecuadas: seguridad de datos, escalabilidad automática, monitoreo y eficiencia en el uso de recursos.

Siguiendo estas recomendaciones, lograrás que la integración funcione sin contratiempos bajo demandas reales y esté preparada para crecer.

Comparativa entre plataformas cloud

Cada plataforma en la nube tiene fortalezas particulares al integrar modelos como DeepSeek. A continuación, comparamos brevemente AWS, GCP y Azure en tres aspectos clave: facilidad de integración, costes y rendimiento/escabilidad para proyectos con DeepSeek:

En suma, AWS brinda máxima flexibilidad y opciones de optimización de costos a costa de algo más de complejidad; GCP ofrece simplicidad y eficiencia inmediata con Vertex AI, ideal para comenzar rápido; Azure se integra perfectamente en ecosistemas corporativos, facilitando cumplir requisitos de seguridad y híbridos, aunque con menor foco en usuarios individuales.

No hay «mejor» absoluta – la elección dependerá del contexto: por ejemplo, si ya eres fuerte usuario de Microsoft, ir con Azure Foundry puede ser lo natural, mientras que una startup que prototipa rápido quizás encuentre en Vertex la ruta más directa.

Ejemplos de arquitectura y código

Para aterrizar todo lo anterior, a continuación presentamos ejemplos concretos de arquitectura y fragmentos de código por proveedor, ilustrando cómo sería una integración típica de DeepSeek:

• AWS – Arquitectura RAG con SageMaker y OpenSearch: (Ya mostrada en la figura anterior) Imaginemos una empresa con miles de documentos internos. La solución consiste en un OpenSearch Service con índice vectorial (documentos transformados a embeddings) y un modelo DeepSeek-R1 desplegado en SageMaker. Cuando el usuario hace una pregunta vía una aplicación web, la secuencia es: 1) OpenSearch recibe la pregunta, calcula su embedding y realiza búsqueda de k documentos relevantes; 2) Invoca a SageMaker pasando el prompt del usuario más los pasajes de documentos obtenidos; 3) DeepSeek-R1 genera una respuesta combinando la información proporcionada; 4) OpenSearch devuelve la respuesta al usuario. Este flujo usa IAM roles para que OpenSearch pueda llamar a SageMaker con permiso limitado. En código, una consulta podría verse así desde el lado de OpenSearch (pseudocódigo Python):

# Paso 1: Búsqueda vectorial en OpenSearch
results = opensearch.knn_search(index="docs", query=usuario_pregunta_embedding, k=3)
contexto = "\n".join([hit.documento_texto for hit in results.hits])

# Paso 2: Llamada a SageMaker endpoint de DeepSeek-R1
import boto3, json
sm_runtime = boto3.client('sagemaker-runtime')
payload = {
    "inputs": f"Pregunta: {usuario_pregunta}\nDocumentos:\n{contexto}\nRespuesta:",
    "parameters": {"max_new_tokens": 300}
}
response = sm_runtime.invoke_endpoint(EndpointName="deepseek-r1-endpoint",
                                      ContentType="application/json",
                                      Body=json.dumps(payload))
answer = json.loads(response['Body'].read())['generated_text']

Este fragmento utiliza Boto3 para invocar el endpoint de SageMaker con un prompt compuesto de la pregunta del usuario y los documentos encontrados. La respuesta generada (answer) luego se formatea y envía al front-end. La arquitectura es robusta: OpenSearch escala horizontalmente las búsquedas, SageMaker puede autoescalar instancias según tráfico, y todo corre en la VPC corporativa de AWS, manteniendo los datos protegidos.

• Google Cloud – Código de ejemplo con Vertex AI: Supongamos que queremos crear un chatbot simple usando DeepSeek en GCP. Gracias a Vertex AI, el código es sorprendentemente breve, aprovechando su SDK de Python:

from google.cloud import aiplatform

project_id = "mi-proyecto"
location = "us-central1"
model_name = "projects/-/locations/us-central1/publishers/deepseek/models/deepseek-r1-0528"

prompt = "Hola, resume las novedades de la versión 3.2 de DeepSeek."
response = aiplatform.gapic.PredictionServiceClient().predict(
    endpoint=model_name,
    instances=[{"prompt": prompt}],
    parameters={"max_output_tokens": 200}
)
respuesta_texto = response.predictions[0]['content']
print(respuesta_texto)

En este snippet, utilizamos la PredictionServiceClient de Vertex AI, especificando el modelo de DeepSeek R1 mediante su ruta en el Model Garden. Vertex se encarga de enrutarnos a un endpoint gestionado (por eso model_name no requiere un endpoint propio nuestro). La respuesta viene estructurada en predictions.

Este nivel de abstracción hace muy fácil integrar DeepSeek en cualquier backend Python en GCP. Una arquitectura posible alrededor de este código sería un Cloud Run service exponiendo una API REST: el servicio recibe peticiones de chat, llama a este código de Vertex y devuelve el resultado.

Podríamos escalar múltiples replicas del Cloud Run service según número de usuarios en chat simultáneo, mientras Vertex por detrás maneja la escala del modelo.

Si quisiéramos evitar incluso escribir código para la inferencia, podríamos usar Dialogflow CX con un fulfillment personalizado que llame a Vertex, incorporando DeepSeek en un flujo conversacional con mínimos desarrollos.

• Azure – Arquitectura Bot con Azure Functions + Foundry: Pensemos en un asistente de soporte de TI en una empresa usando Azure. La arquitectura podría ser: un Bot de Teams (Azure Bot Service) -> Azure Function -> DeepSeek en Foundry. El Bot Service recibe el mensaje del empleado en Teams («No puedo acceder al VPN, ¿qué hago?») y lo envía a una Azure Function de tipo HTTP. La función tiene el siguiente código simplificado (C# por variar el stack):

[FunctionName("TeamsBotFunction")]
public static async Task<IActionResult> Run([HttpTrigger] HttpRequest req, ILogger log)
{
    string pregunta = await req.ReadAsStringAsync();
    // Llamar al endpoint de DeepSeek en Azure AI Foundry
    var client = new OpenAIClient(
        new Uri("https://<mi-recurso>.openai.azure.com/"),
        new AzureKeyCredential(Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_KEY")));
    Response<ChatCompletions> completions = await client.GetChatCompletionsAsync(
        deploymentOrModelName: "deepseek-r1-0528", 
        new ChatCompletionsOptions()
        {
            Messages = { new ChatMessage(ChatRole.User, pregunta) },
            MaxTokens = 150
        });
    string respuesta = completions.Value.Choices[0].Message.Content;
    return new OkObjectResult(respuesta);
}

Esta Azure Function usa el Azure OpenAI SDK para C# (parte del paquete Azure.AI.OpenAI) creando un cliente apuntando a nuestro recurso Azure OpenAI (donde está desplegado DeepSeek).

Envía la pregunta del usuario como mensaje del rol «User» y obtiene la completación de chat. La respuesta se retorna al Bot Service que la entrega al usuario en Teams.

Azure Bot Service se integra fácilmente con Functions mediante su adapter, lo que permite conectar este flujo de extremo a extremo sin servidores persistentes.

La ventaja es que Azure se encarga de mantener la función activa solo mientras procesa peticiones y escala automáticamente si muchos usuarios preguntan a la vez. Además, el uso de AzureKeyCredential centraliza la credencial de Foundry sin exponerla.

Este ejemplo puede ampliarse integrando también datos de la empresa: la Function podría, antes de llamar a DeepSeek, buscar artículos relevantes en SharePoint o Base de Conocimiento (por ejemplo usando Microsoft Graph para buscar entre FAQs), y luego concatenar esos datos al prompt para que DeepSeek responda con conocimiento actualizado (aproximación RAG híbrida con tech MS).

Demuestra cómo en Azure se puede orquestar varios servicios (Bot, Functions, Graph, OpenAI) para crear un asistente sofisticado.

Cada uno de estos ejemplos refleja patrones comunes de integración y puede servir de referencia base para implementaciones adaptadas a distintos casos.

Conclusión

Integrar DeepSeek en entornos cloud permite a las organizaciones aprovechar uno de los modelos de lenguaje más avanzados de forma escalable y segura. A modo de resumen de buenas prácticas y guía final de elección:

Comience simple: si es un proyecto piloto o un desarrollo ágil, utilice las ofertas gestionadas (Vertex AI en GCP, Azure Foundry, Amazon Bedrock si está disponible). Esto le dará acceso inmediato a DeepSeek sin invertir en infraestructura, validando rápidamente el valor en su caso de uso.

Plataforma según contexto: cada nube tiene su nicho recomendado. ¿Ya tiene todos sus datos y aplicaciones en AWS? Entonces integrar DeepSeek vía SageMaker u OpenSearch le dará menor fricción y alta performance dentro de esa ecosfera. ¿Busca la ruta más corta para un POC? Vertex AI de Google probablemente le ofrezca la integración más plug-and-play. ¿Requisito de integrar con Microsoft 365 o entornos híbridos? Azure con Foundry encajará naturalmente por su foco enterprise. Apoye su decisión en las comparativas de facilidad, costo y rendimiento que discutimos, alineándolas con las prioridades de su proyecto.

Escalabilidad y MLOps: un modelo como DeepSeek no es simplemente “llamar y listo” en producción. Requiere pensar en MLOps: monitorear la calidad de respuestas (por ej., definir métricas de satisfacción de usuario), retrenar o ajustar si surgen derivas, versionar prompts y configuraciones. Las plataformas cloud ofrecen herramientas – desde el Monitoring de Vertex y las evaluaciones automáticas de Azure Foundry, hasta AWS Model Monitor en SageMaker – úsese de ellas para mantener el modelo bajo control. Asimismo, planifique la escalabilidad: defina qué sucede si la demanda se duplica, cómo se sumarán recursos y cómo se repartirá la carga.

Optimización de costos: aproveche la flexibilidad de DeepSeek para optimizar costos. Por ejemplo, puede usar DeepSeek-R1-Distill 7B para atender solicitudes simples y reservar el modelo completo solo para casos complejos, enruntando dinámicamente según la pregunta. O bien usar un modelo más pequeño (o incluso GPT-3.5 turbo) para cierta fase y DeepSeek para otra (combinación de modelos). Dado que DeepSeek es abierto, tiene la libertad de ejecutarlo donde sea más económico a largo plazo, incluso migrar entre nubes si conviene, evitando dependencia de un solo proveedor (vendor lock-in). Esto es una ventaja estratégica: su inversión en desarrollar con DeepSeek es portátil.

Seguridad y responsabilidad: por último, nunca comprometa seguridad por velocidad. Especialmente en entornos empresariales, integre revisiones de seguridad desde el diseño: cifrado de datos en tránsito, control de acceso riguroso a las APIs de inferencia, anonimización de datos sensibles antes de enviarlos al modelo, etc. Eduque a los usuarios finales sobre las capacidades y límites de la IA (por ejemplo, que las respuestas son generadas y podrían contener errores). Mantenga un humano en el bucle en aplicaciones críticas. La tecnología de DeepSeek es impresionante, pero una implementación responsable es lo que diferencia una solución útil de un posible riesgo.

En conclusión, DeepSeek + Cloud es una combinación potente que democratiza el acceso a IA de alto nivel. Con la orientación correcta – como la brindada en este artículo – un desarrollador puede construir asistentes virtuales inteligentes, motores de búsqueda aumentados o herramientas de programación autónomas, todo respaldado por la solidez de AWS, GCP o Azure.

Cada plataforma ofrece un camino para materializar las capacidades de DeepSeek según sus necesidades. Evalué los pros y contras, siga las mejores prácticas, ¡y estará en camino de integrar DeepSeek exitosamente en su próximo proyecto en la nube!.

Disfrute llevando su infraestructura al siguiente nivel con esta integración y empoderando a sus usuarios con las asombrosas posibilidades de DeepSeek.