- DeepSeek R1はオープンソースのAIモデルです 一定の制限付きでローカル ハードウェア上で実行できます。
- Raspberry Pi 5は縮小版しか実行できない 完全なモデルには強力なハードウェアが必要なので、モデルの。
- 蒸留モデルを使用できる 効率を向上させ、リソースの少ないデバイスに適応させるためです。
- Llama.cpp と Open WebUI DeepSeek R1 をアクセス可能な方法でローカルに実行するための重要なツールです。
Raspberry Pi 1 で DeepSeek R5 を実行するにはどうすればいいですか? できる？見てみましょう。オープンソースの AI モデルの登場以来、多くの愛好家が自分のデバイスで AI モデルを実行する方法を模索してきました。最も有望なものの1つは、中国で開発されたモデルであるDeepSeek RXNUMXであり、OpenAIの最も高度なオプションと競合できることが証明されています。しかし、大きな疑問は次の通りです。
簡単に答えると「はい」ですが、一定の制限があります。この記事では、それを機能させるために何が必要かを詳細に分析します。 設定方法 y どのような結果が期待できるか 利用可能なハードウェアによって異なります。ここでは、Raspberry Pi 1でDeepSeek R5を実行する方法について説明します。検索エンジンを使用することを忘れないでください lifehacker.asiaでは、Raspberry やその他のハードウェアやソフトウェアに関する詳細情報をご覧いただけます。
DeepSeek R1 とは何ですか? 何が特別なのですか?
DeepSeek R1はオープンソースのAIモデルであり、その優れた機能によりコミュニティを驚かせています。 効率 y パフォーマンス。他の多くのモデルとは異なり、ローカルハードウェア上で実行できるため、 クラウドソリューション ChatGPT のように。
しかし、最も完成度の高いモデルであるDeepSeek R1 671Bは、 400 GB 適切に実行するには複数の高性能グラフィック カードが必要です。フルバージョンはほとんどの人にとっては入手不可能ですが、 蒸留バージョン Raspberry Pi のようなより小規模なハードウェアでも実行できます。
ラズベリーの世界が好きなら lifehacker.asia このハードウェアに関する多くの情報があります。例えば、このニュースでは次のような話をしています Raspberry Pi Pico: わずか 4 ユーロの新しいボード.
Raspberry Pi 1 で DeepSeek R5 を実行する
Raspberry Pi 5は パワフルなミニPC 前世代のものに比べると進歩はしていますが、人工知能に関しては依然として大きな限界があります。このデバイスでDeepSeek R1を動作させるには、 軽いバージョン モデルの。
前提条件
- A ラズベリーパイ5 少なくとも 8GB の RAM を搭載。
- microSDカード 高い容量と速度 必要なファイルを保存します。
- Linuxベースのオペレーティングシステム、例えば ラズベリーパイOS またはUbuntu。
- モデル ファイルをダウンロードするためのインターネット接続。
- インストールして実行するためのターミナルへのアクセス 必要なソフトウェア.
これで、Raspberry Pi 1 で DeepSeek R5 を実行する方法を学ぶために必要なものがすべて揃いました。
主要コンポーネントのインストール
Raspberry PiでDeepSeek R1を実行するには、 キーツールセット。以下で、その方法を段階的に説明します。
1. Llama.cppのインストール
Llama.cppは、デバイス上でAIモデルを効率的に実行できるようにするソフトウェアです。 限られたリソース。インストールするには、次のコマンドを使用します。
sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install git cmake build-essential -y git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git cd llama.cpp make
このプロセスではダウンロードが行われ、 コンパイルします Raspberry Pi 上のツール。
2. 精製されたDeepSeek R1モデルのダウンロード
Raspberry Pi 5で管理可能なパフォーマンスを確保するには、バージョンの使用をお勧めします。 ディープシーク R1 1.5Bサイズは約 1 GB です。
Python で次のコマンドを使用して、Hugging Face からダウンロードできます。
huggingface_hub から snapshot_download をインポートします snapshot_download(repo_id='DeepSeek-R1-1.5B'、local_dir='DeepSeek-R1')
3. サーバーの設定と実行
モデルをダウンロードしたら、次のステップは Llama.cpp でそれを実行することです。次のコマンドを使用します。
./llama-server --model /path_to_your_model/DeepSeek-R1-1.5B.gguf --port 10000 --ctx-size 1024 --n-gpu-layers 40
すべてがうまくいけば、サーバーは http://127.0.0.1:10000.
4. Open WebUIとの統合
促進するために 相互作用 このモデルでは、Open WebUIはコマンドを記述することなく質問を送信し、回答を受け取ることができるグラフィカルインターフェースです。 手動で。 Llama.cpp サーバーに接続するには、次の手順に従います。
- WebUI を開きます。
- >>[設定] [接続] [OpenAI] に移動します。
- URLを入力してください http://127.0.0.1:10000 設定で。
- 変更を保存し、Web インターフェイスから DeepSeek R1 の使用を開始します。
Raspberry Pi 1 で DeepSeek R5 を実行する方法は明確ですか?まだ他にもありますよ。
どのような結果が期待できるでしょうか？
DeepSeek R1 は Raspberry Pi 5 で実行できますが、考慮すべき注意点がいくつかあります。 主な制限:
- パフォーマンス 非常に限られた モデルのフルバージョンと比較します。
- テキストの生成 lenta特に 7 億を超えるパラメータを持つモデルの場合。
- 返信 精度が低い 強力なハードウェア上で実行される大規模なモデルと比較して。
異なるバージョンのモデルで実施したテストでは、バージョン 1.5Bが最も推奨されます Raspberry Pi 5 では、パフォーマンスはまだ控えめですが。 Raspberry Pi 1 で DeepSeek R5 を実行する方法について説明したこの記事を終了する前に、軽量モデルのさまざまな使用例についてもう XNUMX つ説明します。
軽量モデルの使用例
Raspberry Piは巨大なモデルを扱うことはできませんが、縮小版は特定の用途ではまだ役立ちます。 シナリオ:
- 基本的なコード生成と数学のヘルプ。
- ホームオートメーション プロジェクトにおける自動化。
- 組み込みシステムにおける特定のタスクのサポート。
手頃な価格のハードウェアで高度な AI モデルを実行できることは、オープンソースの世界における大きな前進であることは間違いありません。しかし、 ラズベリーパイ 5では複数のGPUを搭載したサーバーに匹敵する体験は提供されませんが、これらのオプションを検討することで新たな可能性が開けます。 オッズ 低コストのコンピューティング向け。試してみたい場合は、このガイドの手順に従って、モデルのさまざまなバージョンを試してください。 パフォーマンスを調整する あなたのニーズに合わせて。 Raspberry Pi 1 で DeepSeek R5 を実行する方法に関するこの記事がお役に立てば幸いです。