DeepSeek R1をローカルで実行する方法: 包括的ガイド

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DeepSeek R1をローカルで実行する方法: 包括的ガイド

DeepSeek R1は、言語処理の分野で際立つ強力なオープンソースAIモデルです。高度な人間の能力に似た推論タスクを実行する能力は、開発者、研究者、AI愛好者にとって魅力的な選択肢となっています。DeepSeek R1をローカルで実行することで、ユーザーはデータの管理を維持しながら、低遅延の利点を享受できます。このガイドでは、Mac、Windows、Linuxのいずれを使用していても、ローカルマシンでDeepSeek R1をセットアップし実行するための基本的な手順を説明します。

DeepSeekをローカルで実行する理由

DeepSeekをローカルで実行することにはいくつかの利点があります：

データプライバシー: 第三者のサーバーに依存せず、データを完全に管理できます。
コスト削減: クラウドサービスに関連する潜在的な料金を回避できます。
カスタマイズ性: 特定のニーズに応じてモデルを調整できます。

DeepSeek R1を実行するための前提条件

始める前に、あなたのマシンが以下の最小ハードウェア要件を満たしていることを確認してください：

ストレージ: モデルサイズに十分なディスクスペース。
RAM: モデルサイズに応じて、最大161GBのRAMが必要になる場合があります。
GPU: 特定のモデルサイズにはマルチGPUセットアップが必要なため、適切なNVIDIA GPUを推奨します。

モデルサイズの比較

以下は、異なるDeepSeek R1モデルとその要件の簡単な概要です：

モデル	パラメータ (B)	ディスクスペース	RAM	推奨GPU
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B	1.5B	1.1 GB	約3.5 GB	NVIDIA RTX 3060 12GB以上
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B	7B	4.7 GB	約16 GB	NVIDIA RTX 4080 16GB以上
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	14B	9 GB	約32 GB	マルチGPUセットアップ
DeepSeek-R1	671B	404 GB	約1,342 GB	マルチGPUセットアップ

特にAIモデルをローカルで実行するのが初めての場合は、小さいモデルから始めることをお勧めします。

方法1: Ollamaを使用してDeepSeek R1をインストールする

ステップ1: Ollamaをインストール

Ollamaのウェブサイトにアクセスし、あなたのオペレーティングシステム用のインストーラーをダウンロードします。
インストール手順に従います。
次のコマンドを実行して、正しくインストールされているかテストします：
```
ollama --version
```

ステップ2: DeepSeek R1モデルをダウンロードして実行

ターミナルで、モデルをインストールするためのコマンドを実行します（[model size]を適切に置き換えます）：
```
ollama run deepseek-r1:[model size]
```
モデルがダウンロードされ、実行を開始するまで待ちます。

ステップ3: ユーザーフレンドリーなインターフェースのためにChatboxをインストール

Chatboxを公式ウェブサイトからダウンロードし、インストール手順に従います。
設定でモデルプロバイダーをOllamaに、APIホストをhttp://127.0.0.1:11434に設定して、モデルと対話を開始します。

方法2: Dockerを使用する

Dockerは信頼性のある環境を提供し、インストールプロセスを簡素化します。

ステップ1: Dockerをインストール

公式DockerウェブサイトからDocker Desktopをダウンロードしてインストールします。
Dockerアプリを開き、必要に応じてログインします。

ステップ2: DeepSeek Dockerイメージをプル

ターミナルで次のコマンドを実行します：

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

ステップ3: Dockerコンテナを実行

次のコマンドを実行してコンテナを開始します：

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

ステップ4: ウェブUIを開く

ブラウザを開き、http://localhost:9783/にアクセスしてインターフェースに入ります。

方法3: LM Studioを使用する

LM Studioは、ターミナルを使用したくないユーザーに適しています。

公式サイトからLM Studioをダウンロードしてインストールします。
アプリ内でDeepSeek R1モデルを検索し、ダウンロードします。
ダウンロードが完了したら、アプリを通じてモデルと直接対話できます。

最後の考え

DeepSeek R1は自然言語処理タスクに対して強力な機能を提供し、推論に優れています。初心者でも上級者でも、技術的な快適さに応じたさまざまなインストール方法があります。もし始めたばかりであれば、そのシンプルさからOllamaを試してみることをお勧めします。一方、Dockerはより経験豊富なユーザーにとって優れた選択肢となるでしょう。どの選択をしても、DeepSeek R1はローカルで実行することでAIプロジェクトを大幅に向上させることができます。