DeepSeek est une intelligence artificielle open source développée en Chine, qui se distingue par ses capacités de raisonnement avancées dans des tâches complexes (telles que les mathématiques et le codage).
Grâce à sa conception flexible et à la possibilité d’exécuter ses modèles localement, DeepSeek se présente comme une alternative abordable aux autres grands modèles linguistiques, sans dépendre des services cloud.
Cet article fournit un aperçu accessible de la façon de télécharger, d’installer et d’utiliser DeepSeek localement, ainsi que de clarifier les concepts techniques importants afin que vous puissiez profiter pleinement de ses capacités. Mais il ne s’agit pas d’un guide détaillé de chaque procédure.
Comment télécharger et exécuter Deepseek localement
Il existe deux méthodes principales pour utiliser DeepSeek sur votre ordinateur :
Outils de ligne de commande (comme Ollama)
Avec Ollama, vous pouvez télécharger et installer différentes variantes de DeepSeek à l’aide de commandes simples.
Cette option est idéale pour les utilisateurs ayant des connaissances de base sur les terminaux et souhaitant un meilleur contrôle sur le processus d’inférence.
Environnements avec interface graphique (tels que LM Studio)
LM Studio vous permet de rechercher, télécharger et gérer des modèles via une interface graphique intuitive, rendant la tâche plus facile pour ceux qui préfèrent éviter la ligne de commande.
Il est particulièrement utile pour les développeurs et les passionnés qui souhaitent expérimenter visuellement DeepSeek.
Configuration matérielle et logicielle requise
Pour exécuter DeepSeek localement, il est important de disposer du bon matériel :
- Mémoire RAM : Minimum 16 Go (bien que certaines variantes distillées puissent fonctionner avec moins).
- Processeur : Un processeur multicœur moderne (par exemple Intel i5 ou AMD Ryzen 5).
- GPU : Bien qu’il existe des modèles pouvant fonctionner sur CPU, il est recommandé d’avoir un GPU dédié pour les variantes plus grandes (par exemple, les modèles à paramètres 7B nécessitent au moins 8 Go de VRAM).
- Système d’exploitation : Compatible avec Linux, macOS et Windows (en utilisant WSL2 pour les environnements Linux).
- Dépendances : Python 3.7 ou supérieur, ainsi que des gestionnaires de packages tels que pip ou Conda pour installer les bibliothèques nécessaires.
- Facultatif : Docker, pour exécuter DeepSeek dans un environnement isolé.
Modèles disponibles et avantages
DeepSeek propose plusieurs variantes adaptées aux différentes capacités matérielles :
Modèle complet
De très grandes tailles (jusqu’à 671B de paramètres) et conçu pour les environnements dotés d’un matériel performant.
Versions distillées
Ce sont des versions réduites et optimisées du modèle complet. Il existe par exemple des variantes avec des paramètres 1,5B, 7B ou 14B.
La distillation consiste à entraîner un modèle plus petit (l’« étudiant ») en utilisant les résultats et les comportements d’un grand modèle (le « maître »).
Cela lui permet de conserver une grande partie des performances du modèle d’origine, mais avec une consommation de mémoire et de ressources inférieure, ce qui facilite son exécution sur des ordinateurs grand public ou des appareils mobiles.
Pour réduire davantage la taille du modèle et optimiser la vitesse d’inférence, la technique de quantification est appliquée. Cela implique de représenter les poids du modèle en utilisant moins de bits (par exemple, 8 bits ou 4 bits) au lieu de la représentation standard de 32 ou 16 bits.
Les techniques de distillation et de quantification réduisent l’espace requis pour stocker le modèle et permettent d’exécuter le modèle sur des appareils dotés d’un matériel limité. En contrepartie, il peut y avoir une légère diminution de la précision des calculs et des réponses.
Limites et considérations
Bien que l’exécution locale de DeepSeek offre des avantages tels qu’une confidentialité et une personnalisation accrues, il est également important de garder à l’esprit :
- Les versions plus puissantes nécessitent des GPU avancés et, dans certains cas, plus de RAM.
- L’exécution du modèle sur des processeurs ou des GPU modestes peut entraîner des temps de réponse plus lents.
- L’installation et la configuration (notamment à l’aide d’outils de ligne de commande) peuvent nécessiter des connaissances techniques de base.
S’agissant d’un modèle d’origine chinoise, certaines variantes peuvent présenter des limitations concernant les contenus sensibles. L’exécution du modèle localement permet, dans certains cas, de modifier ou d’ajuster ces paramètres.
Questions et réponses fréquemment posées (FAQ)
Que sont les versions distillées d’un modèle ?
Les versions distillées sont des modèles réduits et optimisés qui ont été formés à partir d’un modèle plus grand et plus complexe.
Au cours du processus de distillation, les connaissances du modèle original (le « maître ») sont transférées vers un modèle plus petit (l’« étudiant »), ce qui permet de maintenir de bonnes performances dans des tâches spécifiques, mais avec une consommation moindre de mémoire et de ressources de calcul.
Ceci est particulièrement utile pour exécuter l’IA sur des appareils présentant des limitations matérielles.
Que signifie utiliser les formats 8 bits ou 4 bits ?
Il fait référence à la quantification des paramètres du modèle. Au lieu de stocker les valeurs dans des formats de plus grande précision (tels que 32 ou 16 bits), 8 ou 4 bits sont utilisés pour chaque valeur.
Cette réduction réduit la taille du modèle et améliore l’efficacité des calculs, permettant au modèle de fonctionner sur du matériel moins puissant, même si cela peut entraîner une légère perte de précision dans les calculs.
Comment puis-je installer DeepSeek localement ?
Vous pouvez installer DeepSeek à l’aide d’outils comme Ollama ou LM Studio. Avec Ollama, par exemple, les variantes du modèle sont téléchargées et exécutées à l’aide de commandes dans le terminal, tandis que LM Studio propose une interface graphique qui facilite la gestion des modèles.
Il est important de suivre la configuration matérielle et logicielle recommandée pour obtenir les meilleures performances.
De quelle configuration matérielle ai-je besoin pour exécuter DeepSeek ?
En général, nous recommandons un minimum de 16 Go de RAM, un processeur moderne (par exemple Intel i5 ou AMD Ryzen 5) et, pour les variantes plus grandes (comme le paramètre 7B), un GPU dédié avec au moins 8 Go de VRAM.
Il est également possible d’exécuter des modèles plus petits sur CPU, mais avec une vitesse d’inférence inférieure.
Quels sont les avantages d’exécuter DeepSeek localement ?
L’exécution de DeepSeek localement vous permet d’avoir un meilleur contrôle sur vos données, d’améliorer la confidentialité (car aucune donnée n’est envoyée à des serveurs externes) et de personnaliser le modèle selon vos besoins.
De plus, vous pouvez économiser les coûts associés aux services cloud et adapter l’utilisation du modèle aux environnements aux ressources limitées.
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