Comment Exécuter DeepSeek R1 Localement : Un Guide Complet

DeepSeek R1 est un puissant modèle IA open-source qui se distingue dans le domaine du traitement du langage. Sa capacité à effectuer des tâches de raisonnement similaires à celles des capacités humaines avancées en fait un choix attrayant pour les développeurs, les chercheurs et les passionnés d'IA. Exécuter DeepSeek R1 localement permet aux utilisateurs de garder le contrôle sur leurs données tout en bénéficiant d'une latence réduite. Ce guide vous accompagnera à travers les étapes essentielles pour configurer et exécuter DeepSeek R1 sur votre machine locale, que vous utilisiez Mac, Windows ou Linux.

Pourquoi Exécuter DeepSeek Localement ?

Exécuter DeepSeek localement offre plusieurs avantages :

1. Confidentialité des données : Vous gardez un contrôle total sur vos données sans dépendre de serveurs tiers.
2. Économies de coûts : Évitez les frais potentiels associés aux services cloud.
3. Personnalisation : Adaptez le modèle selon vos besoins spécifiques.

Prérequis pour Exécuter DeepSeek R1

Avant de commencer, assurez-vous que votre machine répond aux exigences matérielles minimales suivantes :

• Stockage : Espace disque suffisant pour la taille du modèle.
• RAM : Selon la taille du modèle, vous pourriez avoir besoin jusqu'à 161 Go de RAM.
• GPU : Un GPU NVIDIA performant est recommandé, car certaines tailles de modèle nécessiteront une configuration multi-GPU.

Comparaison des Tailles de Modèle

Voici un aperçu rapide des différents modèles DeepSeek R1 et de leurs exigences :

Modèle	Paramètres (B)	Espace Disque	RAM	GPU Recommandé
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B	1.5B	1.1 Go	~3.5 Go	NVIDIA RTX 3060 12 Go ou supérieur
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B	7B	4.7 Go	~16 Go	NVIDIA RTX 4080 16 Go ou supérieur
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	14B	9 Go	~32 Go	Configuration multi-GPU
DeepSeek-R1	671B	404 Go	~1,342 Go	Configuration multi-GPU

Il est conseillé de commencer avec les modèles plus petits, surtout si vous débutez dans l'exécution de modèles IA localement.

Méthode 1 : Installer DeepSeek R1 en Utilisant Ollama

Étape 1 : Installer Ollama

1. Visitez le site web d'Ollama et téléchargez l'installateur pour votre système d'exploitation.
2. Suivez les instructions d'installation.
3. Testez si l'installation a réussi en exécutant la commande :

   ollama --version

Étape 2 : Télécharger et Exécuter le Modèle DeepSeek R1

1. Dans votre terminal, exécutez la commande pour installer le modèle (remplacez [model size] par la taille appropriée) :

   ollama run deepseek-r1:[model size]

2. Attendez que le modèle soit téléchargé et commence à s'exécuter.

Étape 3 : Installer Chatbox pour une Interface Conviviale

1. Téléchargez Chatbox depuis son site officiel et suivez les instructions d'installation.
2. Réglez le Fournisseur de Modèle dans les paramètres sur Ollama et l'hôte API sur http://127.0.0.1:11434 pour commencer à interagir avec le modèle.

Méthode 2 : Utiliser Docker

Docker fournit un environnement fiable et simplifie le processus d'installation.

Étape 1 : Installer Docker

1. Téléchargez et installez Docker Desktop depuis le site officiel de Docker.
2. Ouvrez l'application Docker et connectez-vous si nécessaire.

Étape 2 : Tirer l'Image Docker de DeepSeek

Exécutez la commande suivante dans votre terminal :

docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Étape 3 : Exécuter le Conteneur Docker

Exécutez cette commande pour démarrer le conteneur :

docker run -d -p 9783:8080 -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Étape 4 : Ouvrir l'Interface Web

Ouvrez votre navigateur et accédez à http://localhost:9783/ pour accéder à l'interface.

Méthode 3 : Utiliser LM Studio

LM Studio est adapté aux utilisateurs qui préfèrent ne pas utiliser le terminal.

1. Téléchargez LM Studio depuis son site officiel et installez-le.
2. Recherchez le modèle DeepSeek R1 dans l'application et téléchargez-le.
3. Une fois téléchargé, vous pouvez interagir directement avec le modèle via l'application.

Dernières Réflexions

DeepSeek R1 offre des capacités robustes pour les tâches de traitement du langage naturel et excelle dans le raisonnement. Que vous soyez débutant ou utilisateur avancé, il existe diverses méthodes d'installation qui peuvent s'adapter à votre niveau de confort technique. Si vous débutez, envisagez d'essayer Ollama pour sa simplicité, tandis que Docker peut être une excellente option pour les utilisateurs plus expérimentés. Quelle que soit votre choix, DeepSeek R1 peut considérablement améliorer vos projets IA en les exécutant localement.