Deepseek Artificial Intelligence Chat Robot, qui a créé un tremblement de terre dans le monde de l’intelligence artificielle avec son émergence, est l’une des questions les plus curieuses récemment. Le fait que le modèle d’intelligence artificielle soit originaire de chinois, certains utilisateurs sont préoccupés par la sécurité des données personnelles et hésitent à l’utiliser. D’une part, le fait que Deepseek ait complété sa capacité en raison de son grand intérêt et de l’erreur d’accès fréquente empêche les utilisateurs d’expérimenter ce nouveau modèle d’intelligence artificielle.

Exécutez Deepseek localement

Deepseek, un modèle d’intelligence artificielle à source ouverte, consiste à l’installer et à l’exécuter sur votre ordinateur. De cette façon, les messages que vous envoyez à l’intelligence artificielle, les invites que vous écrivez restent sur votre ordinateur. Il ne va pas dans les serveurs à l’étranger. Étant donné que le modèle d’intelligence artificielle fonctionne localement, il n’y a pas de problème comme la coupe d’accès. La seule limite est la puissance de traitement de l’information de votre ordinateur. Plus votre ordinateur est fort, plus les performances de l’intelligence artificielle que vous installez.

Installez Deepseek sur votre ordinateur

Pour installer Deepseek sur votre ordinateur en premier https://lmstudio.ai/ Vous devez aller à l’adresse et télécharger l’application LM Studio sur votre ordinateur.

Après avoir téléchargé et installé l’application LM Studio, le programme demandera quel modèle d’intelligence artificielle vous souhaitez utiliser. De là En profondeurLama ou d’autres modèles d’intelligence artificielle. Étant donné que le sujet de cet article est d’installer Deepseek, nous sélectionnons la profondeur R1, la première option.

Après avoir sélectionné le modèle, nous nous attendons à ce que le fichier soit téléchargé. LM Studio téléchargera le modèle pertinent et l’installera dans le système.

Une fois l’installation terminée, installez le modèle d’intelligence artificielle que vous avez téléchargée en appuyant sur le bouton du modèle de charge. Étape par étape de profondeur

Vous pouvez maintenant commencer à travailler en utilisant le modèle d’intelligence artificielle que vous avez installée dans LM Studio. Les performances du modèle dépendront des performances de votre ordinateur, comme nous l’avons déjà mentionné.

Installez différents modèles d’intelligence artificielle

LM Studio prend en charge plusieurs modèles d’intelligence artificielle. Vous pouvez télécharger et essayer ces modèles sur votre ordinateur. Pour ce faire, appuyez sur le bouton Paramètres avec l’or droit, et dans la fenêtre à ouvrir, vous pouvez voir la liste des différents modèles d’intelligence artificielle que vous pouvez installer lorsque vous cliquez sur la recherche de modèle.

Vous pouvez installer le modèle souhaité à partir de cette liste. Une fois l’installation terminée, vous pouvez sélectionner le modèle d’intelligence artificielle que vous installez à l’aide des options de modèle dans la section supérieure de l’application LM Studio.

Avantages des modèles locaux de la gestion de l’intelligence artificielle

1. Confidentialité et sécurité des données L’une des raisons les plus convaincantes de travailler localement des modèles d’IA est de plus en plus de confidentialité. Lorsque vous utilisez un service basé sur le cloud, vos données sont envoyées et traitées sur des serveurs distants. Cela entraîne des préoccupations concernant les violations des données et l’accès non autorisé. En exécutant les modèles localement, tous les calculs ont lieu sur votre appareil et les informations sensibles ne sortent jamais de votre contrôle.
2. Temps de retard réduit Les services cloud entraînent un retard en raison du fait que vos données disparaissent de votre ordinateur. Dans les applications réelles telles que les bottes de chat, les assistants de code ou les outils de transcription, ce retard peut nuire à la convivialité. En exécutant les modèles localement, vous pouvez éliminer ce goulot d’étranglement et obtenir une réponse instantanée.
3. Effet coût Bien que les fournisseurs de cloud proposent des solutions évolutives, elles ont un coût. Les appels fréquents d’API pour des services tels que le GPT d’Openai ou les Gémeaux de Google de Google peuvent entraîner des coûts importants au fil du temps. En hébergeant des modèles localement, vous vous débarrassez des salaires continus après l’investissement de démarrage dans l’installation matérielle et logicielle.
4. Privatisation et flexibilité La distribution locale vous permet d’avoir un contrôle total sur l’environnement du modèle. Vous pouvez modifier les commandes comme vous le souhaitez, ajuster le modèle pour des tâches spécifiques ou vous intégrer à vos workflows privés sans aucun problème. À ce niveau, la flexibilité est inestimable pour les entreprises et les chercheurs qui ont besoin de solutions spéciales.
5. Accès hors ligne La connexion Internet n’est pas toujours fiable, en particulier dans les zones éloignées ou pendant les voyages. Un modèle AI situé fournit des fonctionnalités ininterrompues indépendamment de la connexion réseau. Ceci est idéal pour les scénarios où l’accès continu aux compétences en IA est essentiel.
6. Renforcer les utilisateurs individuels Le localisation des modèles d’IA renforce les utilisateurs individuels en réduisant la dépendance à l’égard des géants de la technologie. Les développeurs, les chercheurs et les passionnés peuvent désormais bénéficier de forts outils d’IA. Cela encourage les innovations et réduit la dépendance à l’égard des plateformes centrales.

Difficultés et attention

Localiser les modèles d’IA offre de nombreux avantages, alors qu’il y a des difficultés à considérer:

• Exigences matérielles : Les GPU à haute performance sont toujours chers, mais les options de niveau intermédiaire deviennent de plus en plus appropriées pour les charges de travail plus légères.
• Informations techniques : L’établissement et la maintenance des environnements locaux peuvent nécessiter certaines connaissances techniques, mais les outils amicaux simplifient ce processus.
• Limites de taille du modèle : De très grands modèles dépassent toujours la capacité de la plupart des appareils grand public, ce qui peut nécessiter un compromis sur la taille ou les performances du modèle.