Cómo Usar Deepseek R1 Localmente con Cursor

Los desarrolladores modernos buscan constantemente asistentes de codificación de IA potentes que ofrezcan privacidad, rendimiento y rentabilidad. DeepSeek R1 surge como una solución revolucionaria, ofreciendo capacidades avanzadas de razonamiento mientras se ejecuta completamente en tu máquina local. Esta guía completa demuestra cómo integrar DeepSeek local con Cursor IDE, creando un entorno de desarrollo robusto que mantiene tu código privado a la vez que proporciona una asistencia de IA excepcional.

¿Por qué DeepSeek R1?

DeepSeek R1 representa un avance en los modelos de razonamiento de código abierto, utilizando una sofisticada arquitectura de Mezcla de Expertos (MoE). Este modelo contiene 671 mil millones de parámetros, pero activa solo 37 mil millones durante cada pasada hacia adelante, creando un equilibrio óptimo entre la eficiencia computacional y las capacidades de rendimiento.

La metodología de aprendizaje por refuerzo detrás de DeepSeek R1 permite un razonamiento avanzado que rivaliza con modelos propietarios como GPT-4 de OpenAI. Además, los desarrolladores se benefician de una privacidad de datos completa, ya que el modelo se ejecuta localmente sin enviar código a servidores externos.

Sí, Deberías Ejecutar DeepSeek R1 Localmente

Antes de saltar a los pasos técnicos, considera por qué este enfoque es importante. Ejecutar DeepSeek localmente dentro de Cursor ofrece ventajas distintivas:

• Ahorro de Costos: Evita las tarifas recurrentes asociadas a los servicios de IA basados en la nube.
• Privacidad Mejorada: Mantén tu código y datos en tu máquina, reduciendo los riesgos de exposición.
• Fiabilidad Mejorada: Elimina el tiempo de inactividad o la latencia de servidores externos.
• Opciones de Personalización: Adapta DeepSeek a tus necesidades de codificación específicas.

Teniendo en cuenta estos beneficios, vamos a ejecutar DeepSeek R1 localmente, siguiendo estos pasos:

Paso 1: Configura DeepSeek Localmente con Ollama

Primero, necesitas una herramienta para ejecutar DeepSeek en tu máquina. Ollama lo simplifica proporcionando una forma sencilla de desplegar modelos de lenguaje grandes localmente. Sigue estos pasos para empezar:

Descarga e Instala Ollama
Visita el sitio web de Ollama y descarga el instalador para tu sistema operativo: Windows, macOS o Linux. Ejecuta el instalador y sigue las indicaciones para completar la configuración.

Descarga el Modelo DeepSeek
Abre tu terminal y ejecuta este comando para descargar el modelo DeepSeek-R1:

ollama pull deepseek-r1

Este modelo ligero pero capaz se adapta a la mayoría de las tareas de desarrollo. Si necesitas una versión diferente, ajusta el comando en consecuencia.

Verifica el Modelo
Confirma que el modelo se descargó correctamente listando todos los modelos disponibles:

ollama list

Busca deepseek-r1 en la salida. Si falta, repite el comando pull.

Inicia el Servidor Ollama
Inicia el servidor para hacer DeepSeek accesible localmente:

ollama serve

Esto ejecuta el servidor en http://localhost:11434. Mantén esta terminal abierta durante el uso.

Ahora, DeepSeek se ejecuta localmente. Sin embargo, el backend de Cursor no puede acceder directamente a localhost. A continuación, expondrás este servidor a internet utilizando un túnel en la nube.

Paso 2: Expón Tu Servidor Local con un Túnel en la Nube

Para salvar la brecha entre tu instancia local de DeepSeek y Cursor, crea un túnel seguro. Cloudflare ofrece una solución rápida y fiable con su herramienta cloudflared. Así es como se configura:

Instala Cloudflare CLI
Instala cloudflared usando un gestor de paquetes como Homebrew (macOS):

brew install cloudflared

Para Windows o Linux, descárgalo desde el sitio web de Cloudflare.

Verifica la Instalación
Verifica que funciona ejecutando:

cloudflared --version

Deberías ver el número de versión.

Crea un Túnel Temporal
Ejecuta este comando para exponer tu servidor local de Ollama:

cloudflared tunnel --url http://localhost:11434 --http-host-header="localhost:11434"

El flag --http-host-header asegura que Ollama acepte las solicitudes entrantes. Sin él, obtendrás un error 403.

Captura la URL del Túnel
La terminal muestra una URL, como https://xxxxxxxxxx.trycloudflare.com. Cópiala; es tu endpoint público.

Prueba el Túnel
Envía una solicitud de prueba usando curl para confirmar la conectividad:

curl https://xxxxxxxxxx.trycloudflare.com/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{
  "messages": [
    { "role": "system", "content": "You are a test assistant." },
    { "role": "user", "content": "Say hello." }
  ],
  "model": "deepseek-r1"
}'

Espera una respuesta JSON con “hello” de DeepSeek. Si falla, verifica la URL y el estado del servidor.

Con el túnel activo, tu instancia local de DeepSeek ahora es accesible desde internet. Configuremos Cursor para usarla.

Paso 3: Integra DeepSeek con Cursor

Ahora, conecta Cursor a tu modelo local de DeepSeek a través del túnel. La configuración de Cursor permite endpoints de API personalizados, lo que hace que esta integración sea sencilla. Procede de la siguiente manera:

Accede a la Configuración de Cursor
Abre Cursor y ve a Archivo > Preferencias > Configuración o presiona Ctrl + , (Windows) o Cmd + , (macOS).

Encuentra la Configuración de IA
Navega a la sección de IA o Modelos. Busca opciones para gestionar modelos de IA o configuraciones de API.

Añade un Nuevo Modelo
Haz clic en “Añadir Modelo” o un botón similar para crear una configuración personalizada.

Introduce la URL del Túnel
Establece la URL base a la dirección de tu túnel de Cloudflare (por ejemplo, https://xxxxxxxxxx.trycloudflare.com).

Especifica el Modelo
Introduce deepseek-r1 como nombre del modelo, coincidiendo con tu configuración de Ollama.

Guarda los Cambios
Aplica y guarda la configuración.

Prueba la Configuración
Abre la interfaz de chat de Cursor (Ctrl + L o Cmd + L), selecciona tu nuevo modelo y escribe un prompt de prueba como “Escribe una función en Python”. Si DeepSeek responde, la integración funciona.

Ahora has vinculado DeepSeek y Cursor con éxito. A continuación, explora formas de solucionar problemas y mejorar esta configuración.

Paso 4: Soluciona Problemas y Optimiza Tu Configuración

Incluso con una configuración cuidadosa, pueden surgir problemas. Además, puedes optimizar la experiencia. Aquí te explicamos cómo abordar problemas comunes y añadir ajustes avanzados:

Consejos para la Solución de Problemas

403 Acceso Denegado
Si el túnel devuelve un error 403, asegúrate de haber usado --http-host-header="localhost:11434" en el comando cloudflared. Reinicia el túnel si es necesario.

Modelo No Reconocido
Si Cursor no puede encontrar deepseek-r1, verifica que el nombre del modelo coincida con tu instalación de Ollama. Además, confirma que el servidor de Ollama se está ejecutando (ollama serve).

Respuestas Lentas
Las respuestas lentas pueden deberse a hardware limitado. Verifica el uso de CPU/memoria o actualiza a una variante más ligera de DeepSeek si es necesario.

Mejoras Avanzadas

Ajusta DeepSeek
Ollama soporta la personalización de modelos. Usa su documentación para entrenar DeepSeek con tus bases de código para obtener respuestas más conscientes del contexto.

Aprovecha Apidog
Combina tu configuración con Apidog para probar las APIs que DeepSeek pueda generar. Apidog simplifica la depuración y validación, mejorando tu flujo de trabajo. Descarga Apidog gratis para probarlo.

Túneles Persistentes
Para un uso a largo plazo, configura un túnel de Cloudflare con nombre en lugar de uno temporal. Esto evita regenerar URLs.

Estos pasos aseguran una configuración robusta y eficiente. Concluyamos con algunas reflexiones finales.

Conclusión

La integración de DeepSeek local con Cursor IDE crea un entorno de codificación potente, privado y rentable. Esta configuración combina las capacidades avanzadas de razonamiento de DeepSeek R1 con la interfaz intuitiva de Cursor, ofreciendo asistencia de IA de nivel profesional sin comprometer la privacidad de los datos.

La implementación técnica requiere una cuidadosa atención a los requisitos del sistema, una configuración adecuada y una optimización continua. Sin embargo, los beneficios del despliegue local de IA —incluyendo control total de la privacidad, cero costos recurrentes y funcionalidad sin conexión— hacen que esta inversión valga la pena para los desarrolladores serios.

El éxito con DeepSeek local depende de comprender las limitaciones de tu hardware, optimizar la configuración y desarrollar técnicas efectivas de ingeniería de prompts. El monitoreo y ajuste regular aseguran un rendimiento consistente a medida que evolucionan tus necesidades de desarrollo.