Curso DeepSeek, 1:1.Razonamiento y código, bajo coste.
Un experto en DeepSeek abre tus casos de uso contigo y resuelve lo que importa: elegir el modelo correcto, promptear DeepSeek-R1 para razonamiento y código, desplegar en la API a bajo coste, y self-hostear para la privacidad. Partimos de tus tareas reales y tu presupuesto, no de teoría.
★★★★★ 4,7/5 · +300 pros formados · Certificada France Num
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Freepik SpacesDesplegamos DeepSeek en stacks de clientes, no solo en teoría.
La mayoría de los cursos de DeepSeek son tutoriales grabados por personas que abrieron el modelo la víspera. En Hack'celeration es al revés: enrutar el razonamiento a R1, desplegar en la API, bajar facturas de tokens, self-hostear los modelos open-weight para clientes cuyos datos no pueden salir, es nuestro día a día de agencia. Todo lo que te enseñamos lo practicamos sobre stacks en producción. Conocemos las trampas (R1 quemando tokens en una tarea que V3 resuelve, la sorpresa de la residencia de datos) porque ya las hemos resuelto.
- Desplegamos DeepSeek en stacks de clientes cada semana, no solo en teoría
- Formato 1:1: el formador se adapta a tu nivel, desde principiante en prompts hasta dev experimentado
- Te decimos cuándo DeepSeek no es la mejor opción (a veces GPT-4 o Claude merece su precio)
- Partimos de tus casos de uso reales y tu presupuesto, no de un ejemplo de mentira
Cuatro pilares para que DeepSeek haga trabajo real a bajo coste.
DeepSeek mal usado es el modelo equivocado en cada tarea, R1 quemando tokens para nada, y datos enviados donde no deberían ir. La mayoría de los líos vienen de las decisiones alrededor del modelo, no del modelo en sí. Retomamos tus casos de uso reales y recorremos los cuatro pilares juntos.
- Los modelos DeepSeek
De V3 a R1, y cuándo usar cada uno
DeepSeek ofrece varios modelos open-source: V3 para chat general y tareas rápidas, R1 para razonamiento paso a paso, y variantes coder para desarrollo. Asociamos cada uno a un uso real para que dejes de coger el modelo más grande por defecto. R1 brilla en matemáticas, lógica y problemas multi-paso, pero gasta más tokens pensando: te enseñamos cuándo merece la pena y cuándo V3 basta.
Elegir mi modelo - Prompts de razonamiento y código
Promptea R1 para pensar, no solo responder
R1 es un modelo de razonamiento: funciona mejor cuando lo dejas pensar en voz alta, no cuando lo limitas como un modelo de chat. Construimos tus prompts para las tareas que importan (depuración, refactor, análisis de datos, lógica multi-paso) y te enseñamos a leer la traza de razonamiento para detectar dónde se desvía. Dejas de copiar prompts genéricos y obtienes respuestas en las que apoyarte.
Ver los prompts - La API y el coste
Despliega en la API, por una fracción del precio
La API de DeepSeek es una de las opciones creíbles más baratas del mercado, y es compatible con OpenAI: encaja en tu código existente. Configuramos tus claves, elegimos el modelo correcto por llamada y bajamos tu factura con caché de contexto, prompts más ligeros y routing de las tareas simples hacia V3. Haces el mismo trabajo por una fracción de lo que costarían GPT-4 o Claude.
Ver la integración API - Self-hosting y privacidad
Hazlo correr en tu infra, tus datos se quedan en casa
Los modelos son open-weight: puedes hacer correr DeepSeek en tus propios servidores y mantener tus datos fuera de cualquier API de terceros. Eso importa si te preocupa enviar tus prompts a servidores en China o tienes obligaciones de cumplimiento. Recorremos el self-hosting (Ollama, vLLM, una máquina GPU), la realidad del hardware, y cómo conectar DeepSeek a tu stack junto a tus otras herramientas.
Planificar mi setup
Descubre a los formadores, sal con un plan.
Deja tu email. Volvemos a ti para ponerte en contacto con un formador certificado por Hack'celeration: miramos tus casos de uso, detectamos dónde DeepSeek puede bajar tu factura de IA sin perder calidad, y te decimos por dónde empezar. Sin compromiso, aunque no hagas el curso.
- Un diagnóstico de tus tareas y tu presupuesto de IA actual
- Las primeras tareas a pasar a DeepSeek, por orden de prioridad
- El formato 1:1 adecuado para tu nivel y tu stack
- Una opinión honesta: DeepSeek o un modelo premium según tu caso
Tu acompañamiento DeepSeek, paso a paso.
Cinco pasos, sin saltarse ninguno. Cada uno sobre tus casos de uso reales, con un entregable claro. Desde la primera sesión cartografiamos tus tareas y tu presupuesto. Al final, haces correr DeepSeek en tu trabajo sin nosotros.
- Paso 1 · Auditoría de casos de uso y presupuesto
Cartografiamos tus tareas reales y tu presupuesto de IA
Primera sesión, miramos lo que de verdad necesitas de un modelo: razonamiento, código, resumen, clasificación, chat. Revisamos lo que pagas hoy (o lo que costarían GPT-4 y Claude) y dónde DeepSeek puede tomar el relevo sin bajada de calidad. Somos honestos sobre dónde no puede. Sales con una lista clara de tareas a pasar a DeepSeek, por orden de prioridad, y una estimación de tu ahorro. Sin teoría, tus casos reales.
- Paso 2 · Primeros prompts y workflows
Hacemos trabajar a R1 y V3 sobre tus tareas reales
Elegimos el modelo correcto por tarea y construimos tus primeros prompts. Para razonamiento y código usamos R1 y leemos su traza de pensamiento juntos; para los trabajos rápidos o simples enrutamos hacia V3 para ahorrar tokens. Montamos plantillas de prompts reutilizables para tus tareas recurrentes, para que dejes de reescribir lo mismo. Al final, tienes prompts que funcionan sobre tus propios casos, no un ejemplo genérico, y sabes qué modelo sacar.
- Paso 3 · Integración API
Conectamos DeepSeek a tu código y bajamos la factura
Te ponemos en producción sobre la API. DeepSeek es compatible con OpenAI: lo conectamos a tu código existente o tus herramientas no-code (Make, n8n) con cambios mínimos. Configuramos las claves, la gestión de errores y los rate limits, después atacamos el coste: caché de contexto, prompts más ligeros, routing de las llamadas simples hacia V3 y las de razonamiento hacia R1. Practicas sobre tu propia integración, no una sandbox. Terminas con DeepSeek en producción en tu stack y una factura bajo control.
- Paso 4 · Self-hosting y privacidad
Self-hosteamos DeepSeek si tus datos no pueden salir
Si no puedes enviar tus prompts a una API de terceros (datos sensibles, cumplimiento, la cuestión de la residencia de datos en China), pasamos a self-hosted. Recorremos la ejecución de los modelos open-weight con Ollama o vLLM, el hardware real que necesitas, y los compromisos de calidad de las versiones destiladas más ligeras. Lo conectamos a tu stack para que viva junto a tus otras herramientas. Este paso es opcional: si una API alojada te vale, lo saltamos y dedicamos el tiempo a otra cosa.
- Paso 5 · Autonomía
Haces correr DeepSeek en tu trabajo sin nosotros
El objetivo número uno: que seas autónomo. Al final del acompañamiento, sabes elegir el modelo DeepSeek correcto, promptear R1 para razonamiento y código, desplegar en la API a bajo coste, y self-hostear si lo necesitas. Ya no necesitas una agencia para hacer correr IA con poco presupuesto. Y si quieres delegar un proyecto mayor más adelante, también tenemos una agencia DeepSeek, pero ese no es el objetivo aquí.
Por qué formarte en 1:1 con nosotros.
- +300Pros ya formados en IA
Más de 300 personas han pasado por nuestras formaciones en Francia y Europa. Devs, fundadores, equipos de datos y ops. No son cifras de vanidad: gente que hace correr DeepSeek en tareas reales y bajó su factura de IA, en vez de pagar el precio alto por un trabajo que un modelo más barato resuelve.
- 4,7/5Nota sobre 334 reseñas verificadas
Nota media de 4,7 sobre 5, sobre 334 reseñas. No vamos a pretender que DeepSeek gana a todos los modelos en todo: R1 es más lento y la cuestión de la residencia de los datos es real. Pero el formato 1:1 marca la diferencia para saber exactamente cuándo DeepSeek es la opción inteligente.
- 1:1Un experto dedicado, no una clase de 100
No eres un número en un webinar. Un formador abre tus casos de uso reales, mira tu stack y tu presupuesto, y avanza sobre tus tareas concretas. Programamos las sesiones según tu disponibilidad, repeticiones incluidas.
Una agencia en activo, reconocida por el Estado francés.
Hack'celeration está certificada Activateur France Numérique y ostenta el título de Embajadora de la IA, otorgados por France Num a las estructuras que impulsan de verdad la transformación digital de las empresas. Sobre el terreno, desplegamos DeepSeek en stacks de clientes cada semana: más de 300 pros formados y una nota de 4,7/5 sobre 334 reseñas verificadas, dejadas por quienes hicieron nuestros acompañamientos, no solo por el comprador.
- Certificada Activateur France Numérique
- Embajadora de la IA (France Num)
- +300 pros formados en Francia y Europa
- 4,7/5 sobre 334 reseñas verificadas
Las preguntas que más nos hacen.
¿Qué es un curso de DeepSeek en 1:1?
Un acompañamiento individual con un experto en DeepSeek, no una clase de 100 personas. Abrimos tus casos de uso reales, miramos tu stack y tu presupuesto, y avanzamos sobre tus tareas concretas: elegir el modelo correcto, promptear R1 para razonamiento y código, desplegar en la API, self-hostear si lo necesitas. Haces tus preguntas en directo, el formador adapta el ritmo a tu nivel. Programamos las sesiones según tu disponibilidad, y sales con acciones concretas cada vez. Esa es la diferencia entre ver un tutorial y de verdad hacer correr DeepSeek en tu trabajo.¿Cuánto cuesta el curso de DeepSeek?
No hay un precio único. Te ponemos en contacto con un formador certificado por Hack'celeration, según tu necesidad y tu nivel. El precio varía de un formador a otro, según su perfil y el formato que encaje con tu proyecto.DeepSeek, ChatGPT o Claude: ¿cuál usar?
Depende de la tarea. DeepSeek es open-source y mucho más barato, y R1 aguanta el tipo en razonamiento, matemáticas y código frente a modelos que cuestan varias veces más. ChatGPT y Claude mantienen la ventaja en cierta escritura fina, el contexto muy largo y el pulido de su ecosistema (herramientas, visión, integraciones). El movimiento inteligente rara vez es un solo modelo para todo: te ayudamos a enrutar el razonamiento y las tareas en volumen hacia DeepSeek para bajar el coste, y a guardar un modelo premium para los trabajos que de verdad lo merecen. Somos honestos sobre dónde gana cada uno.¿Qué es DeepSeek-R1 y cuándo usarlo?
R1 es el modelo de razonamiento de DeepSeek: en vez de responder de inmediato, piensa el problema paso a paso antes de contestarte. Eso lo hace fuerte en matemáticas, lógica, depuración y tareas multi-paso donde un modelo de chat se precipita y falla. El compromiso: R1 gasta más tokens y tiempo pensando, así que es excesivo para chat simple o una búsqueda rápida. En el curso te enseñamos a promptear R1 para que piense bien, a leer su traza de razonamiento para detectar errores, y a usar el modelo V3 más rápido cuando no necesitas el razonamiento profundo.¿Es seguro DeepSeek con mis datos, y el tema de China?
Pregunta legítima, y la respuesta depende de cómo lo uses. Pasar por la API alojada de DeepSeek envía tus prompts a sus servidores, lo que plantea cuestiones de residencia de datos y privacidad para algunas empresas, sobre todo en torno a China. El punto clave: los modelos son open-weight, así que puedes self-hostearlos en tu propia infraestructura y tus datos nunca salen. En el curso exponemos ambas opciones con honestidad, los compromisos de cada una, y te ayudamos a elegir según tu cumplimiento y tu sensibilidad reales, no según la moda o el miedo.¿Se puede self-hostear DeepSeek, y qué hace falta?
Sí, es una de las grandes ventajas de DeepSeek: los modelos son open-weight, así que puedes hacerlos correr en tu propia infraestructura. Los modelos completos necesitan bastante memoria GPU, pero versiones destiladas más ligeras corren en una sola GPU decente, o incluso un buen portátil con Ollama, con un compromiso de calidad. Recorremos las opciones realistas (Ollama en local, vLLM para servir, una máquina GPU o instancia cloud para escalar), el hardware que necesita cada una, y cómo conectarlo a tu stack. Somos francos sobre qué merece self-hostear y qué es mejor dejar en la API.¿La API de DeepSeek es de verdad tan barata?
Muy barata frente a los grandes nombres, a menudo varias veces menos por token que GPT-4 o Claude para tareas comparables, lo que explica la atención que recibe. Pero la factura real depende del uso: R1 gasta más tokens porque razona en voz alta, así que una carga intensa en razonamiento cuesta más de lo que sugiere el precio anunciado. En el curso montamos controles de coste (caché de contexto, prompts más ligeros, routing de las llamadas simples hacia el modelo V3 más barato) para que toques el ahorro en la práctica, no solo sobre el papel.¿Hay que ser técnico para hacer el curso de DeepSeek?
No para todo. Usar DeepSeek por una interfaz de chat o una herramienta no-code como Make o n8n no necesita código, y podemos empezar ahí. Para desplegar en la API o self-hostear, algo de soltura técnica ayuda, pero el formato 1:1 parte de tu nivel exacto: principiante en prompts, vamos paso a paso; dev experimentado, saltamos directo a la API, la optimización de costes y el self-hosting. Aprendes justo la capa que necesitas, no más.¿El curso es online o presencial?
100% online, por vídeo, en 1:1. Te unes a las sesiones desde donde estés, compartimos tu pantalla y tus casos de uso reales en directo. Las sesiones se graban por si quieres repasarlas. El formato individual significa interacción real: no eres un número en un webinar de 100, el formador responde a tus preguntas sobre tu stack y tu presupuesto. Eso hace que el aprendizaje sea concreto en una herramienta que se mueve tan rápido como DeepSeek.
Tu factura de IA merece bajar. Conoce a tu formador.
Deja tu email. Un experto que despliega DeepSeek a diario mira tus casos de uso y te enseña dónde baja el coste sin perder calidad. Sin compromiso, aunque no hagas el curso.