İster Ubuntu ister başka bir sistem kullanıyor olun, DeepSeek-R1'i bilgisayarınıza yerel olarak nasıl kurabilir ve kullanabilirsiniz?

  • DeepSeek-R1, gelişmiş muhakeme yeteneklerine sahip açık kaynaklı bir modeldir.
  • Ollama, yapay zeka modellerinin yerel olarak kurulumunu ve yönetimini basitleştirir.
  • ChatBoxAI, DeepSeek gibi modellerle etkileşim kurmak için grafiksel bir arayüz sunar.
  • Model, Python ile geliştirme projelerine kolaylıkla entegre edilebilir.

Ubuntu'da DeepSeek-R1

Yapay zeka dünyamızı dönüştürmeye devam ediyor ve gelişmiş dil modelleriyle çalışma seçenekleri hızla artıyor. Ancak herkesin bu teknolojileri keşfetmek için bulut hizmetlerine bağlanmasına veya üçüncü taraflara güvenmesine gerek yoktur. İlginç ve erişilebilir bir alternatif DeepSeek-R1Kullanıcıların mütevazı bilgisayarlarda yerel olarak çalıştırmasına olanak tanıyan bir yapay zeka modeli. Bu yazıda DeepSeek'in nasıl kurulacağını ve özelliklerinden tam olarak nasıl yararlanılacağını anlatacağım.

DeepSeek-R1 bir açık kaynaklı yapay zeka modeli verimliliği ve gelişmiş muhakeme kapasitesiyle öne çıkıyor. Yerel olarak çalıştırarak yalnızca yinelenen maliyetlerden tasarruf etmekle kalmaz, aynı zamanda gizliliğinizi korur ve bunu özel projelere entegre etme esnekliği kazanırsınız. Bazı modeller güçlü donanım gerektirse de DeepSeek-R1, temel bilgisayarlardan gelişmiş iş istasyonlarına kadar farklı kaynaklara göre ayarlanmış sürümler sunar.

DeepSeek nedir ve neden yerel olarak kullanılmalı?

DeepSeek-R1 bir mantıksal akıl yürütme gibi karmaşık görevler için tasarlanmış gelişmiş dil modeli, matematik problemlerini çözme ve kod oluşturma. Başlıca avantajı açık kaynak olmasıdır, bu da onu harici sunuculara bağlı kalmadan kendi bilgisayarınıza kurup çalıştırabileceğiniz anlamına gelir.

Dikkate değer özelliklerinden bazıları şunlardır:

  • esneklik: Hafif versiyonlardan gelişmiş konfigürasyonlara kadar modeli ihtiyaçlarınıza göre uyarlayabilirsiniz.
  • Gizlilik: Tüm işlemler yerel olarak gerçekleştirilir, böylece hassas verilerin açığa çıkmasıyla ilgili endişeler ortadan kalkar. Bu belki de en önemli nokta çünkü çoğu kişi şirketlerin bizim verilerimizle neler yapabileceği konusunda endişeleniyor.
  • Kaydediliyor: Aboneliklere veya bulut hizmetlerine para harcamanıza gerek kalmayacak, bu da onu geliştiriciler ve işletmeler için uygun fiyatlı bir seçenek haline getirecek.

Kurulum gereksinimleri

Kuruluma başlamadan önce aşağıdakilere uyduğunuzdan emin olun. gereksinimleri:

  • Linux, macOS veya Windows işletim sistemine sahip bir bilgisayar (ikinci durumda WSL2 desteğiyle).
  • Minimum GB RAM 8en azından tavsiye edilmesine rağmen 16 GB Optimum performans için.
  • Başlangıçta modelleri indirmek için internet erişimi.
  • Terminal veya komut satırına ilişkin temel bilgiler.

Buna ek olarak, adında bir araç yüklemeniz gerekecek OllamaDeepSeek modellerini yerel olarak yöneten ve çalıştıran.

Ollama Kurulumu

Ollama gibi dil modellerini indirip çalıştırmanıza olanak tanıyan basit bir çözümdür. DeepSeek-R1. Yüklemek için şu adımları izleyin:

  1. Linux veya macOS'ta terminali açın ve Ollama paketini yüklemek için aşağıdaki komutu çalıştırın. kıvırmak Açıkçası gerekli:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | ş
  1. Windows sistemlerinde, önceden WSL2'yi etkinleştirdiğinizden emin olun ve ardından WSL içinde yapılandırdığınız Ubuntu terminalinde aynı adımları izleyin.
  2. Çalıştırarak Ollama'nın doğru şekilde kurulduğunu doğrulayın ollama --version. Komut bir sürüm numarası döndürürse ilerlemeye hazırsınız demektir.

DeepSeek-R1 İndir

Ollama kurulu ve çalışır durumdayken (ollama serve Daha sonra açıklayacağımız indirme işlemi başarısız olursa terminalde), artık ihtiyaçlarınıza ve donanımınıza en uygun DeepSeek modelini indirebilirsiniz:

  • 1.5B parametreler: Temel bilgisayarlar için idealdir. Bu model yaklaşık olarak yer kaplar 1.1 GB.
  • 7B parametreler: Şu özelliklere sahip ekipmanlar için önerilir: GPU'lar orta-yüksek. Bu yaklaşık olarak 4.7 GB.
  • 70B parametreler: Ekipmandaki karmaşık görevler için büyük kapasite bellek ve güçlü GPU.

Standart 7B modelini indirmek için terminalde şu komutu çalıştırın:

Olama Run Deepseek-R1

İndirme süresi İnternet hızınıza bağlı olacaktır ve yalnızca chatbot'u ilk kez çalıştırdığımızda gerekli olacaktır. Tamamlandıktan sonra model, komut satırından veya grafiksel bir arayüz aracılığıyla kullanıma hazır olacaktır.

DeepSeek'i grafik arayüzle kullanma

DeepSeek ile doğrudan terminalden etkileşim kurabilmenize rağmen, birçok kullanıcı kolaylık sağlamak için grafiksel bir arayüzü tercih etmektedir. Bu durumda, yükleyebilirsiniz ChatBoxAIDeepSeek'ten yararlanmanızı sağlayacak ücretsiz bir uygulama görsel form.

  • İndirme ve yükleme ChatBoxAI itibaren resmi sayfası.
  • Kullanılacak uygulamayı ayarlayın Ollama örnek tedarikçi olarak:

ChatBoxAI ayarlarında “Kendi API'mi kullan”ı seçin ve daha önce indirdiğiniz DeepSeek modelini seçin. Her şey doğru yapılandırılırsa sorguları ve görevleri doğrudan grafik arayüzden gerçekleştirebileceksiniz.

DeepSeek'in projelere entegrasyonu

Bir geliştiriciyseniz DeepSeek'i kullanarak projelerinize entegre edebilirsiniz. API OpenAI uyumludur. İşte kullanarak basit bir örnek Python:

openai istemcisini içe aktar = openai.Client(base_url = "http://localhost:11434/v1", api_key = "ollama") yanıt = client.chat.completions.create(model = "deepseek-r1", mesajlar=[{ "role": "user", "content": "Fibonacci'yi hesaplamak için Python'da kod oluşturun"}])

Bu komut dosyası yerel DeepSeek modeline bir sorgu gönderecek ve sonucu terminalinize veya uygulamanıza döndürecektir.

DeepSeek-R1 AI modeli, arayanlar için mükemmel bir seçeneği temsil ediyor gelişmiş ve ekonomik bir çözüm. Ollama'nın sağladığı erişim kolaylığı, modellerinin esnekliği ve özel projelere entegrasyon yeteneği sayesinde DeepSeek, geliştiriciler, öğrenciler ve yapay zeka uzmanları için yeni olanaklar sunuyor. Gizlilik ve performans odaklılığıyla iyice araştırılmayı hak eden bir araçtır.


Yorumunuzu bırakın

E-posta hesabınız yayınlanmayacak. Gerekli alanlar ile işaretlenmiştir *

*

*

  1. Verilerden sorumlu: Miguel Ángel Gatón
  2. Verilerin amacı: Kontrol SPAM, yorum yönetimi.
  3. Meşruiyet: Onayınız
  4. Verilerin iletilmesi: Veriler, yasal zorunluluk dışında üçüncü kişilere iletilmeyecektir.
  5. Veri depolama: Occentus Networks (AB) tarafından barındırılan veritabanı
  6. Haklar: Bilgilerinizi istediğiniz zaman sınırlayabilir, kurtarabilir ve silebilirsiniz.