Как запустить DeepSeek R1 локально: Полное руководство

DeepSeek R1 — это мощная модель ИИ с открытым исходным кодом, которая выделяется в области обработки языка. Ее способность выполнять задачи рассуждения, аналогичные продвинутым человеческим возможностям, делает ее привлекательным выбором для разработчиков, исследователей и энтузиастов ИИ. Запуск DeepSeek R1 локально позволяет пользователям контролировать свои данные, одновременно получая преимущества от низкой задержки. Это руководство проведет вас через основные шаги по настройке и запуску DeepSeek R1 на вашем локальном компьютере, независимо от того, используете ли вы Mac, Windows или Linux.

Почему стоит запускать DeepSeek локально?

Запуск DeepSeek локально предлагает несколько преимуществ:

1. Конфиденциальность данных: Вы сохраняете полный контроль над своими данными, не полагаясь на сторонние серверы.
2. Экономия средств: Избегайте потенциальных сборов, связанных с облачными сервисами.
3. Настраиваемость: Настройте модель в соответствии с вашими конкретными потребностями.

Требования для запуска DeepSeek R1

Перед тем как начать, убедитесь, что ваш компьютер соответствует следующим минимальным аппаратным требованиям:

• Хранение: Достаточно места на диске для размера модели.
• Оперативная память (RAM): В зависимости от размера модели, вам может понадобиться до 161 ГБ оперативной памяти.
• Графический процессор (GPU): Рекомендуется мощный графический процессор NVIDIA, так как некоторые размеры модели потребуют многопроцессорной конфигурации.

Сравнение размеров моделей

Вот краткий обзор различных моделей DeepSeek R1 и их требований:

Модель	Параметры (B)	Место на диске	Оперативная память	Рекомендуемый GPU
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B	1.5B	1.1 ГБ	~3.5 ГБ	NVIDIA RTX 3060 12GB или выше
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B	7B	4.7 ГБ	~16 ГБ	NVIDIA RTX 4080 16GB или выше
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	14B	9 ГБ	~32 ГБ	Многопроцессорная конфигурация
DeepSeek-R1	671B	404 ГБ	~1,342 ГБ	Многопроцессорная конфигурация

Рекомендуется начинать с меньших моделей, особенно если вы новичок в запуске ИИ моделей локально.

Метод 1: Установка DeepSeek R1 с использованием Ollama

Шаг 1: Установите Ollama

1. Посетите сайт Ollama и загрузите установщик для вашей операционной системы.
2. Следуйте инструкциям по установке.
3. Проверьте, правильно ли он установлен, выполнив команду:

   ollama --version

Шаг 2: Скачайте и запустите модель DeepSeek R1

1. В вашем терминале выполните команду для установки модели (замените [model size] на соответствующий размер):

   ollama run deepseek-r1:[model size]

2. Подождите, пока модель загрузится и начнет работать.

Шаг 3: Установите Chatbox для удобного интерфейса

1. Загрузите Chatbox с его официального сайта и следуйте инструкциям по установке.
2. Установите поставщика модели в настройках на Ollama, а хост API на http://127.0.0.1:11434, чтобы начать взаимодействовать с моделью.

Метод 2: Использование Docker

Docker предоставляет надежную среду и упрощает процесс установки.

Шаг 1: Установите Docker

1. Загрузите и установите Docker Desktop с официального сайта Docker.
2. Откройте приложение Docker и войдите в систему, если это необходимо.

Шаг 2: Скачайте образ Docker для DeepSeek

Выполните следующую команду в вашем терминале:

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

Шаг 3: Запустите контейнер Docker

Выполните эту команду, чтобы запустить контейнер:

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

Шаг 4: Откройте веб-интерфейс

Откройте ваш браузер и перейдите по адресу http://localhost:9783/, чтобы получить доступ к интерфейсу.

Метод 3: Использование LM Studio

LM Studio подходит для пользователей, которые предпочитают не использовать терминал.

1. Загрузите LM Studio с его официального сайта и установите его.
2. Найдите модель DeepSeek R1 в приложении и загрузите ее.
3. После загрузки вы можете взаимодействовать с моделью напрямую через приложение.

Заключительные мысли

DeepSeek R1 предоставляет мощные возможности для задач обработки естественного языка и превосходит в рассуждениях. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным пользователем, существуют различные методы установки, которые могут соответствовать вашему уровню технической подготовки. Если вы только начинаете, рассмотрите возможность использования Ollama за его простоту, в то время как Docker может быть отличным вариантом для более опытных пользователей. Независимо от вашего выбора, DeepSeek R1 может значительно улучшить ваши проекты ИИ, запуская их локально.