Uruchamianie modeli AI w trybie offline jest idealne, ale zazwyczaj wymaga wydajnego i drogiego sprzętu. Jednak nie zawsze tak jest: model DeepSeek R1 oferuje praktyczne rozwiązanie dla urządzeń o ograniczonych możliwościach i jest zaskakująco łatwy w instalacji.
Szybkie linki
Co oznacza uruchomienie chatbota opartego na sztucznej inteligencji lokalnie?
Podczas korzystania z internetowych chatbotów AI, takich jak ChatGPT, Twoje żądania są przetwarzane na serwerach OpenAI, co oznacza, że Twoje urządzenie nie wykonuje większości zadań. Potrzebujesz stałego połączenia z internetem, aby komunikować się z chatbotami AI, i nigdy nie masz pełnej kontroli nad swoimi danymi. Rozbudowane modele językowe, na których opierają się chatboty AI, takie jak ChatGPT, Gemini, Claude i inne, wymagają ekstremalnie wysokich wymagań wydajnościowych ze względu na wykorzystanie procesorów graficznych (GPU) z dużą pamięcią wideo (VRAM). Z tego powodu większość modeli AI działa w chmurze.
Lokalny chatbot AI jest instalowany bezpośrednio na Twoim urządzeniu, tak jak każde inne oprogramowanie. Oznacza to, że nie potrzebujesz stałego połączenia z internetem, aby korzystać z chatbota AI i możesz wysłać żądanie w dowolnym momencie. DeepSeek-R1 to rozbudowany, lokalny model językowy, który można zainstalować na wielu urządzeniach. Jego uproszczony model 7B (siedem miliardów parametrów) to mniejsza, zoptymalizowana wersja, która dobrze działa na urządzeniach średniej klasy, umożliwiając generowanie odpowiedzi AI bez przetwarzania w chmurze. Mówiąc prościej, oznacza to szybsze odpowiedzi, większą prywatność i pełną kontrolę nad moimi danymi.
Jak zainstalować DeepSeek-R1 na laptopie
Uruchomienie DeepSeek-R1 na urządzeniu jest stosunkowo proste, ale pamiętaj, że korzystasz ze słabszej wersji internetowego chatbota opartego na sztucznej inteligencji DeepSeekCzatbot oparty na sztucznej inteligencji firmy DeepSeek wykorzystuje około 671 miliardów parametrów, podczas gdy DeepSeek-R1 Około 7 miliardów parametrów.
Możesz pobrać i używać DeepSeek-R1 na swoim komputerze, wykonując następujące kroki:
- Iść do Strona internetowa Ollama Pobierz najnowszą wersję. Następnie zainstaluj ją na swoim urządzeniu, tak jak każdą inną aplikację.
- Otwórz terminal i wpisz następujące polecenie:
ollama uruchom deepseek-r1:7b
Spowoduje to pobranie modelu DeepSeek-R1 7B na komputer, co umożliwi wprowadzanie zapytań w Terminalu i otrzymywanie odpowiedzi. W przypadku problemów z wydajnością lub awarii, spróbuj użyć mniej wymagającego modelu, zastępując go… 7b b 1.5b W podanej wyżej kolejności.
Chociaż model ten dobrze działa w terminalu, jeśli chcesz mieć w pełni funkcjonalny interfejs użytkownika z odpowiednim formatowaniem tekstu, jak ChatGPT, możesz również użyć aplikacji takiej jak Okienko czatu.
Uruchomienie DeepSeek lokalnie nie jest rozwiązaniem idealnym, ale skutecznym.
Jak wspomniano wcześniej, odpowiedzi nie będą tak dobre (ani tak szybkie!) jak te z chatbota DeepSeek, ponieważ korzysta on z bardziej zaawansowanego modelu i przetwarza wszystko w chmurze. Zobaczmy jednak, jak radzą sobie mniejsze modele.
Rozwiązywanie problemów matematycznych
Aby przetestować wydajność modelu o 7 miliardach parametrów, dałem mu równanie i poprosiłem o jego całkowanie. Byłem bardzo zadowolony z jego działania, zwłaszcza że modele podstawowe często mają problemy z matematyką. Ten eksperyment dowodzi, że duże modele językowe radzą sobie z problemami rachunku różniczkowego i całkowego, co jest niezwykle obiecujące w takich dziedzinach jak fizyka i inżynieria.
Choć nie jest to najbardziej złożony problem, to właśnie on sprawia, że lokalne uruchamianie dużego modelu językowego jest tak korzystne. Chodzi o posiadanie łatwo dostępnego narzędzia do natychmiastowej obsługi prostych zapytań, zamiast polegać na chmurze we wszystkim. Takie podejście skraca czas reakcji i zmniejsza zależność od połączenia internetowego, co jest kluczowe dla interaktywnych aplikacji AI.
Debugowanie kodu
Jednym z najlepszych zastosowań lokalnego uruchamiania modelu DeepSeek-R1 jest pomoc w projektach AI. Jest to szczególnie przydatne, gdy piszę kod w samolotach bez dostępu do internetu i w dużym stopniu polegam na dużych modelach językowych do debugowania. Aby przetestować jego skuteczność, udostępniłem ten kod z małym, celowym błędem.
Program poradził sobie z kodem bez problemu, ale warto zauważyć, że uruchamiałem go na MacBooku Air M1 z zaledwie 8 GB pamięci zunifikowanej. (Pamięć zunifikowana to pamięć współdzielona przez procesor, kartę graficzną i inne podzespoły systemu SoC).
Przy otwartym IDE i wielu otwartych kartach przeglądarki, wydajność mojego MacBooka znacznie spadła – musiałem wymusić zamknięcie wszystkich okien, aby przywrócić responsywność. Jeśli masz 16 GB pamięci RAM lub nawet kartę graficzną średniej klasy, prawdopodobnie nie wystąpią u Ciebie te problemy.
Testowałem go również na większych bazach kodu, ale zacina się w pętli myślowej, więc nie polecam polegać na nim jako na całkowitym zastępstwie bardziej zaawansowanych modeli. Nadal jednak przydaje się do szybkiego tworzenia małych fragmentów kodu.
Rozwiązuj zagadki
Byłem też ciekaw, jak model poradzi sobie z łamigłówkami i logicznym rozumowaniem, więc przetestowałem go za pomocą zadania. Monty’ego Halla, który rozwiązałem bez problemu, ale zacząłem naprawdę doceniać DeepSeek z innego powodu.
Jak widać na obrazku, DeepSeek nie tylko podaje odpowiedź, ale prowadzi użytkownika przez cały proces wnioskowania, wyjaśniając, jak doszedł do rozwiązania. To pokazuje, że analizuje problem, a nie po prostu przywołuje zapamiętaną odpowiedź z danych treningowych. To dowodzi, że DeepSeek potrafi przetwarzać informacje i wnioskować rozwiązania w sposób naśladujący ludzkie rozumowanie, co stanowi istotny krok w rozwoju modeli sztucznej inteligencji.
Wyszukiwania
Jedną z największych wad lokalnego uruchamiania dużego modelu językowego jest nieciągłość wiedzy. Ponieważ nie ma on dostępu do internetu, znalezienie wiarygodnych informacji o ostatnich wydarzeniach może być trudne. To ograniczenie było widoczne w moich testach, ale pogorszyło się, gdy poprosiłem o krótki przegląd oryginalnego iPhone'a – wygenerowało to niedokładną i niezamierzenie zabawną odpowiedź.
Oczywiście, pierwszy iPhone nie pojawił się z systemem iOS 5, a nieistniejący „iPhone 3” jeszcze się nie pojawił. Był wadliwy pod niemal każdym względem. Sprawdziłem go, odpowiadając na kilka innych podstawowych pytań, ale nieścisłości nadal występowały.
بعد DeepSeek padł ofiarą naruszenia danychPoczułem się bezpieczniej, wiedząc, że mogę uruchomić ten model lokalnie, nie martwiąc się o wyciek danych. Choć nie jest to idealne rozwiązanie, posiadanie asystenta AI, który nie jest podłączony do internetu, to ogromna zaleta. Chciałbym, żeby więcej takich modeli było zintegrowanych z urządzeniami konsumenckimi, takimi jak smartfony, zwłaszcza po… Moje rozczarowanie inteligencją Apple.
