Jak uruchomić DeepSeek R1 lokalnie: Kompleksowy przewodnik

DeepSeek R1 to potężny model AI typu open-source, który wyróżnia się w dziedzinie przetwarzania języka. Jego zdolność do wykonywania zadań rozumowania podobnych do zaawansowanych ludzkich umiejętności czyni go atrakcyjnym wyborem dla programistów, badaczy i entuzjastów AI. Uruchomienie DeepSeek R1 lokalnie pozwala użytkownikom zachować kontrolę nad swoimi danymi, jednocześnie korzystając z niższej latencji. Ten przewodnik przeprowadzi Cię przez niezbędne kroki, aby skonfigurować i uruchomić DeepSeek R1 na Twoim lokalnym komputerze, niezależnie od tego, czy używasz Maca, Windowsa czy Linuxa.

Dlaczego uruchamiać DeepSeek lokalnie?

Uruchamianie DeepSeek lokalnie oferuje kilka zalet:

1. Prywatność danych: Zachowujesz pełną kontrolę nad swoimi danymi, nie polegając na serwerach osób trzecich.
2. Oszczędności: Unikasz potencjalnych opłat związanych z usługami w chmurze.
3. Możliwość dostosowania: Dostosuj model do swoich specyficznych potrzeb.

Wymagania wstępne do uruchomienia DeepSeek R1

Zanim zaczniesz, upewnij się, że Twój komputer spełnia następujące minimalne wymagania sprzętowe:

• Przestrzeń dyskowa: Wystarczająca ilość miejsca na dysku dla rozmiaru modelu.
• RAM: W zależności od rozmiaru modelu, może być potrzebne do 161 GB RAM.
• GPU: Zalecana jest wydajna karta graficzna NVIDIA, ponieważ niektóre rozmiary modeli będą wymagały konfiguracji z wieloma GPU.

Porównanie rozmiarów modeli

Oto szybki przegląd różnych modeli DeepSeek R1 i ich wymagań:

Model	Parametry (B)	Przestrzeń dyskowa	RAM	Zalecany GPU
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B	1.5B	1.1 GB	~3.5 GB	NVIDIA RTX 3060 12GB lub wyższy
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B	7B	4.7 GB	~16 GB	NVIDIA RTX 4080 16GB lub wyższy
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	14B	9 GB	~32 GB	Konfiguracja z wieloma GPU
DeepSeek-R1	671B	404 GB	~1,342 GB	Konfiguracja z wieloma GPU

Zaleca się rozpoczęcie od mniejszych modeli, szczególnie jeśli jesteś nowy w uruchamianiu modeli AI lokalnie.

Metoda 1: Instalacja DeepSeek R1 przy użyciu Ollama

Krok 1: Zainstaluj Ollama

1. Odwiedź stronę Ollama i pobierz instalator dla swojego systemu operacyjnego.
2. Postępuj zgodnie z instrukcjami instalacji.
3. Sprawdź, czy zainstalowano poprawnie, uruchamiając polecenie:

   ollama --version

Krok 2: Pobierz i uruchom model DeepSeek R1

1. W terminalu uruchom polecenie, aby zainstalować model (zastąp [model size] odpowiednio):

   ollama run deepseek-r1:[model size]

2. Poczekaj, aż model zostanie pobrany i zacznie działać.

Krok 3: Zainstaluj Chatbox dla przyjaznego interfejsu

1. Pobierz Chatbox z jego oficjalnej strony i postępuj zgodnie z instrukcjami instalacji.
2. Ustaw Dostawcę Modelu w ustawieniach na Ollama, a host API na http://127.0.0.1:11434, aby rozpocząć interakcję z modelem.

Metoda 2: Użycie Dockera

Docker zapewnia niezawodne środowisko i upraszcza proces instalacji.

Krok 1: Zainstaluj Dockera

1. Pobierz i zainstaluj Docker Desktop z oficjalnej strony Dockera.
2. Otwórz aplikację Docker i zaloguj się, jeśli to konieczne.

Krok 2: Pobierz obraz Dockera DeepSeek

Uruchom następujące polecenie w swoim terminalu:

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

Krok 3: Uruchom kontener Dockera

Wykonaj to polecenie, aby uruchomić kontener:

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

Krok 4: Otwórz interfejs webowy

Otwórz przeglądarkę i przejdź do http://localhost:9783/, aby uzyskać dostęp do interfejsu.

Metoda 3: Użycie LM Studio

LM Studio jest odpowiednie dla użytkowników, którzy wolą nie korzystać z terminala.

1. Pobierz LM Studio z jego oficjalnej strony i zainstaluj je.
2. Wyszukaj model DeepSeek R1 w aplikacji i pobierz go.
3. Po pobraniu możesz bezpośrednio interagować z modelem za pomocą aplikacji.

Ostateczne myśli

DeepSeek R1 oferuje solidne możliwości w zakresie zadań przetwarzania języka naturalnego i doskonale radzi sobie z rozumowaniem. Niezależnie od tego, czy jesteś początkującym, czy zaawansowanym użytkownikiem, istnieje wiele metod instalacji, które mogą odpowiadać Twojemu poziomowi komfortu technicznego. Jeśli dopiero zaczynasz, rozważ wypróbowanie Ollama ze względu na jego prostotę, podczas gdy Docker może być doskonałą opcją dla bardziej doświadczonych użytkowników. Niezależnie od wyboru, DeepSeek R1 może znacznie wzbogacić Twoje projekty AI, uruchamiając je lokalnie.