5分でDeepSeekモデルをローカルに実行する方法は？

DeepseekはAIコミュニティを席巻しており、今日の時点で68個のモデルが顔を抱きしめています。このオープンソースモデルのファミリは、顔やオラマを抱き締めることでアクセスできますが、deepseek-r1およびdeepseek-v3は、deepseekチャットを介して推論に直接使用できます。このブログでは、Deepseekのモデルのラインナップを探索し、Google ColabとOllamaを使用してこれらのモデルを実行することをガイドします。

目次

• deepseekモデルの概要
• ollamaでdeepseek r1を実行している
  • ステップ1：オラマ
  • ステップ2：deepseek R1モデルモデル
ステップ1：Deepseek-Janusリポジトリをクローン

ステップ2：依存関係をインストール

ステップ3：モデルをロードし、gpu
• ステップ4に移動します。 DeepSeekモデルの概要
• DeepSeekは、さまざまなタスク用に最適化された多様なモデルを提供しています。以下は、モデルがニーズに最適な内訳です​​。
開発者およびプログラマー向け
：

deepseek-coderとdeepseek-coder-v2モデルは、コードの書き込みやデバッグなどのタスクをコーディングするために設計されています。 一般ユーザーの場合：

：

DeepSeek-V3モデルは、カジュアルな会話から複雑なコンテンツ生成まで、幅広いクエリを処理できる多目的なオプションです。 研究者と高度なユーザーの場合：

：

deepseek-r1

モデルは、高度な推論と論理分析を専門としており、問題解決と研究アプリケーションに最適です。 ビジョンタスクの

• ：deepseek-janusファミリーとdeepseek-vlモデルは、画像の生成と処理を含むマルチモーダルタスクに合わせて調整されています。
• また読み取り：DeepSeek-V3 ステップ1：Ollamaをインストールします
ローカルマシンでdeepseekモデルを実行するには、オラマをインストールする必要があります。
• オラマのダウンロード：ここをクリックして
• ：端末で次のコマンドを実行します：bashcopyedit

ステップ2：DeepSeek R1モデルを引いてください Ollamaがインストールされたら、コマンドラインインターフェイス（CLI）を開き、モデルをプルします。

ここでオラマで入手可能な他のdeepseekモデルを探索できます：ollamaモデル検索。

この手順には時間がかかる場合があるので、ダウンロードが完了するのを待ちます。

ステップ3：モデルをローカルに実行

• モデルがダウンロードされたら、コマンドを使用して実行できます。

  curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

  

  モデルはローカルマシンで使用できるようになり、しゃっくりなく私の質問に答えています。 Google ColabでDeepSeek-Janus-Pro-1Bを実行している

  このセクションでは、Google Colabを使用してDeepSeek-Janus-Pro-1Bを試してみます。開始する前に、最適なパフォーマンスを得るためにランタイムをT4 GPUに設定してください。

  ステップ1：Deepseek-Janusリポジトリをクローン

  コラブノートブックで次のコマンドを実行してください：

  ？ GithubでDeepseekモデルをもっと探索する：Deepseek AI Githubリポジトリステップ2：依存関係をインストール

  ollama pull deepseek-r1:1.5b

  クローン型ディレクトリに移動し、必要なパッケージをインストールします。

  ステップ3：モデルをロードしてGPU 次に、必要なライブラリをインポートし、cuda（gpu）

  ：

  にモデルをロードします。

  ollama pull deepseek-r1:1.5b
  
  pulling manifest 
  pulling aabd4debf0c8... 100% ▕████████████████▏ 1.1 GB                         
  pulling 369ca498f347... 100% ▕████████████████▏  387 B                         
  pulling 6e4c38e1172f... 100% ▕████████████████▏ 1.1 KB                         
  pulling f4d24e9138dd... 100% ▕████████████████▏  148 B                         
  pulling a85fe2a2e58e... 100% ▕████████████████▏  487 B                         
  verifying sha256 digest 
  writing manifest 
  success 
  

  ステップ4：処理のために画像を渡します さあ、

  画像をモデルに渡して、応答を生成しましょう。

  ？入力画像

  ollama run deepseek-r1:1.5b

  プロンプトとシステムの役割の初期化

  入力の処理

  

  output：

  ＆lt; | user |＆gt;：

  !git clone https://github.com/deepseek-ai/Janus.git

  画像は何ですか？

  ＆lt; |アシスタント|＆gt;：画像には、ブログ投稿に焦点を当てた「最新の記事」というタイトルのセクションがあります。ブログ投稿では、「Deepseek Janus Pro 7bにアクセスする方法」について説明します。また、推論、テキストからイメージ、命令のフォローにおけるマルチモーダルAI機能を強調しています。画像には、DeepSeekロゴ（イルカ）と背景に六角形のパターンも含まれています。

  モデルが画像のテキストを読み取り、画像のDeepSeekのロゴを見つけることができることがわかります。最初の印象、それはうまく機能しています。

  %cd Janus
  !pip install -e .
  !pip install flash-attn

  また読む：deepseek janus pro 7b？

  にアクセスする方法
  結論

  Deepseekは、AIの強力な力として急速に浮上しており、開発者、研究者、および一般ユーザー向けの幅広いモデルを提供しています。 OpenaiやGeminiのような業界の巨人と競合するため、その費用対効果の高い高性能モデルは、広範囲にわたる採用を獲得する可能性があります。

  DeepSeekモデルのアプリケーションは、コーディング支援から高度な推論やマルチモーダル機能に至るまで、無限です。 Ollamaとクラウドベースの推論オプションを介したシームレスなローカル実行により、DeepseekはAIの研究開発のゲームチェンジャーになる態勢を整えています。

  質問や問題がある場合は、コメントセクションでお気軽にお問い合わせください！

以上が5分でDeepSeekモデルをローカルに実行する方法は？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。