DeepSeek è un’intelligenza artificiale open source sviluppata in Cina, che si distingue per le sue capacità di ragionamento avanzate in compiti complessi (come matematica e programmazione).
Grazie al suo design flessibile e alla possibilità di eseguire i suoi modelli localmente, DeepSeek si presenta come un’alternativa conveniente ad altri modelli linguistici di grandi dimensioni, senza dipendere dai servizi cloud.
Questo articolo fornisce una panoramica accessibile su come scaricare, installare e utilizzare DeepSeek localmente, oltre a chiarire importanti concetti tecnici in modo da poter sfruttare appieno le sue capacità. Ma non è una guida dettagliata per ciascuna procedura.
Come scaricare ed eseguire Deepseek localmente
Esistono due metodi principali per utilizzare DeepSeek sul tuo computer:
Strumenti da riga di comando (come Ollama)
Con Ollama puoi scaricare e installare varie varianti di DeepSeek utilizzando semplici comandi.
Questa opzione è ideale per gli utenti con conoscenze di base del terminale che desiderano un maggiore controllo sul processo di inferenza.
Ambienti con interfaccia grafica (come LM Studio)
LM Studio consente di cercare, scaricare e gestire modelli attraverso un’interfaccia grafica intuitiva, rendendo il compito più semplice per chi preferisce evitare la riga di comando.
È particolarmente utile per gli sviluppatori e gli appassionati che desiderano sperimentare visivamente DeepSeek.
Requisiti hardware e software
Per eseguire DeepSeek localmente, è importante disporre dell’hardware giusto:
- Memoria RAM: minimo 16 GB (anche se alcune varianti distillate possono funzionare con meno).
- Processore: una moderna CPU multi-core (ad esempio Intel i5 o AMD Ryzen 5).
- GPU: sebbene esistano modelli che possono essere eseguiti su CPU, si consiglia di disporre di una GPU dedicata per varianti più grandi (ad esempio, i modelli con parametri 7B richiedono almeno 8 GB di VRAM).
- Sistema operativo: compatibile con Linux, macOS e Windows (utilizzando WSL2 per ambienti Linux).
- Dipendenze: Python 3.7 o versione successiva, insieme a gestori di pacchetti come pip o Conda per installare le librerie necessarie.
- Opzionale: Docker, per eseguire DeepSeek in un ambiente isolato.
Modelli disponibili e vantaggi
DeepSeek offre diverse varianti adattate alle diverse capacità hardware:
Modello completo
Con dimensioni molto grandi (fino a 671B parametri) e progettato per ambienti con hardware ad alte prestazioni.
Versioni distillate
Si tratta di versioni ridotte e ottimizzate del modello completo. Esistono ad esempio varianti con parametri 1,5B, 7B o 14B.
La distillazione consiste nell’addestrare un modello più piccolo (lo “studente”) utilizzando i risultati e i comportamenti di un modello più grande (il “maestro”).
Ciò gli consente di mantenere gran parte delle prestazioni del modello originale, ma con un consumo di memoria e risorse inferiore, rendendone più semplice l’esecuzione su computer consumer o dispositivi mobili.
Per ridurre ulteriormente le dimensioni del modello e ottimizzare la velocità di inferenza, viene applicata la tecnica di quantizzazione. Ciò comporta la rappresentazione dei pesi del modello utilizzando meno bit (ad esempio, 8 bit o 4 bit) invece della rappresentazione standard a 32 o 16 bit.
Sia le tecniche di distillazione che quelle di quantizzazione riducono lo spazio richiesto per archiviare il modello e consentono l’esecuzione del modello su dispositivi con hardware limitato. In cambio potrebbe verificarsi una leggera diminuzione nella precisione dei calcoli e delle risposte.
Limitazioni e considerazioni
Sebbene eseguire DeepSeek localmente offra vantaggi come maggiore privacy e personalizzazione, è anche importante tenere presente:
- Versioni più potenti richiedono GPU avanzate e, in alcuni casi, più RAM.
- L’esecuzione del modello su CPU o GPU modeste potrebbe comportare tempi di risposta più lenti.
- L’installazione e la configurazione (in particolare utilizzando gli strumenti a riga di comando) possono richiedere conoscenze tecniche di base.
Trattandosi di un modello di origine cinese, alcune varianti potrebbero presentare limitazioni riguardanti i contenuti sensibili. L’esecuzione locale del modello consente, in alcuni casi, di modificare o aggiustare questi parametri.
Domande e risposte frequenti (FAQ)
Quali sono le versioni distillate di un modello?
Le versioni distillate sono modelli ridotti e ottimizzati che sono stati addestrati da un modello più grande e complesso.
Durante il processo di distillazione, la conoscenza del modello originale (il “master”) viene trasferita a un modello più piccolo (lo “studente”), che consente di mantenere buone prestazioni in compiti specifici, ma con un minore consumo di memoria e risorse computazionali.
Ciò è particolarmente utile per eseguire l’intelligenza artificiale su dispositivi con limitazioni hardware.
Cosa significa utilizzare formati a 8 o 4 bit?
Si riferisce alla quantizzazione dei parametri del modello. Invece di memorizzare i valori in formati di precisione più elevata (come 32 o 16 bit), vengono utilizzati 8 o 4 bit per ciascun valore.
Questa riduzione riduce le dimensioni del modello e migliora l’efficienza computazionale, consentendo al modello di funzionare su hardware meno potente, sebbene possa comportare una leggera perdita di precisione nei calcoli.
Come posso installare DeepSeek localmente?
Puoi installare DeepSeek utilizzando strumenti come Ollama o LM Studio. Con Ollama, ad esempio, le varianti del modello vengono scaricate ed eseguite utilizzando i comandi nel terminale, mentre LM Studio offre un’interfaccia grafica che semplifica la gestione del modello.
È importante seguire i requisiti hardware e software consigliati per ottenere le migliori prestazioni.
Di quali requisiti hardware ho bisogno per eseguire DeepSeek?
In generale consigliamo un minimo di 16 GB di RAM, un processore moderno (es. Intel i5 o AMD Ryzen 5) e, per varianti più grandi (come il parametro 7B), una GPU dedicata con almeno 8 GB di VRAM.
È anche possibile eseguire modelli più piccoli sulla CPU, anche se con una velocità di inferenza inferiore.
Quali sono i vantaggi di eseguire DeepSeek localmente?
L’esecuzione locale di DeepSeek ti consente di avere un maggiore controllo sui tuoi dati, migliorare la privacy (poiché nessun dato viene inviato a server esterni) e personalizzare il modello in base alle tue esigenze.
Inoltre, puoi risparmiare sui costi associati ai servizi cloud e adattare l’uso del modello ad ambienti con risorse limitate.
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