DeepSeek R1をローカルで実行する方法: 包括的ガイド
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。