L’arrivée de DeepSeek R1, développé par une équipe chinoise, a secoué l’industrie de l’intelligence artificielle. Ce modèle a non seulement surpassé ChatGPT en popularité, mais a également déclenché une vague de réactions sur le marché technologique américain. Bien que vous puissiez accéder à DeepSeek R1 gratuitement sur son site web, les préoccupations concernant la confidentialité des données stockées en Chine ont conduit beaucoup à chercher des alternatives pour l’exécuter localement.
Pour ceux qui souhaitent utiliser DeepSeek R1 sur leur PC ou Mac, la bonne nouvelle est qu’il est possible de le faire avec des outils comme LM Studio et Ollama. Voici un guide étape par étape pour que vous puissiez commencer.
Exigences pour exécuter DeepSeek R1 localement
Avant de vous lancer dans l’aventure, assurez-vous que votre ordinateur répond aux exigences nécessaires. Pour exécuter DeepSeek R1, il est essentiel de disposer de minimum 8 Go de RAM. Avec cette mémoire, vous pourrez gérer le modèle petit de 1.5B de manière efficace, générant environ 13 tokens par seconde. Si vous osez avec le modèle de 7B, sachez qu’il pourrait consommer environ 4 Go, ce qui pourrait rendre votre système un peu lent.
Si votre équipement a plus de mémoire, vous pourriez expérimenter avec des modèles plus grands comme ceux de 14B, 32B ou même 70B, bien que vous aurez besoin d’un CPU et d’un GPU plus rapides. Actuellement, de nombreux programmes ne tirent pas parti du NPU (Unité de Traitement Neuronal) pour exécuter des modèles d’IA localement, donc ils s’appuient principalement sur le CPU, et dans certains cas, sur des GPUs haut de gamme.
Exécution de DeepSeek R1 sur PC en utilisant LM Studio
Une des façons les plus simples d’exécuter DeepSeek R1 sur des systèmes PC, Mac et Linux est via LM Studio. Cette application a une interface conviviale qui permet d’explorer et de télécharger des modèles d’IA compatibles en quelques clics. De plus, l’utilisation de LM Studio est entièrement gratuite. Je vous laisse un tutoriel très complet et simple de notre ami Xavier pour que vous puissiez l’essayer dès maintenant si vous le souhaitez :
Exécuter DeepSeek R1 localement en utilisant Ollama
Une autre option pour les utilisateurs qui préfèrent une interface plus personnalisée est d’utiliser Ollama. Cet outil permet d’installer DeepSeek R1 et de profiter de fonctionnalités supplémentaires qui améliorent l’expérience utilisateur.
Exécuter DeepSeek R1 localement sur Android et iPhone
Les utilisateurs de dispositifs mobiles ne sont pas en reste. Pour exécuter DeepSeek R1 sur Android et iPhone, il est recommandé d’avoir au moins 6 Go de RAM. Dans le cas d’Android, des applications comme PocketPal se sont révélées être les plus efficaces pour exécuter des modèles d’IA localement, et le meilleur, c’est qu’elles sont gratuites. De plus, PocketPal est également disponible pour iOS, sans aucun coût, contrairement à d’autres applications.
Donc, si vous souhaitez avoir DeepSeek R1 fonctionnant sur votre appareil mobile, téléchargez simplement PocketPal et commencez à profiter de ses fonctionnalités. Bien que lors des tests, certains modèles de 1.5B et 7B puissent présenter des problèmes de précision historique, ils sont utiles pour l’écriture créative et le raisonnement mathématique.
Si vous disposez d’un matériel puissant, nous vous recommandons d’essayer le modèle de 32B de DeepSeek R1, qui est beaucoup plus efficace pour les tâches de codage et offre des réponses plus fondées.
Informaticien depuis 2002 : systèmes, ingénierie, développement web et SEO. Je fais des affaires avec l’IA depuis février 2023, quand ChatGPT a pu s’acheter en Espagne.
Une question après la lecture ? Posez-la-moi
C’est moi, Miguel Ángel, qui vous réponds, ici même. Et si quelque chose n’est plus à jour, dites-le-moi et je corrige.