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Ubuntu/DebianにおけるDeepSeek AIのインストールと実行方法（GPUなし）

DeepSeekは、自然言語処理のために設計された最新のAIモデルであり、テキスト生成、要約、推論などの強力な機能を提供します。Linux上でローカルに実行できるため、プライバシー、制御、AIへのオフラインアクセスを重視するユーザーにとって優れた選択肢です。

DeepSeekの強みの一つはその柔軟性であり、CPU専用のシステムで実行できる一方、専用GPUを使用することで性能が大幅に向上します。CPUの場合、応答時間が遅くなる可能性があり、大きなモデルでは substantial RAM が必要となることがあります。GPUを使用する場合、DeepSeekは並列処理を活用して応答をはるかに迅速に生成できるため、リアルタイムのインタラクションがよりスムーズになります。

このガイドでは、DeepSeekのインストールとセットアップをUbuntuまたはDebianベースのLinuxディストリビューションで行う方法を説明し、高性能GPUの有無にかかわらず、あなた自身のマシンでAIを始めることができるようにします。

このチュートリアルでは、あなたは学びます:

  • DeepSeekを実行するためのOllamaのインストールと設定方法
  • システムリソースを最適化して最高のパフォーマンスを得る方法

前提条件

始める前に、システムが最小要件を満たしていることを確認してください。DeepSeekはCPUのみのマシンで動作できますが、高性能プロセッサと十分なRAMがあれば、実行速度が向上します。
互換性のあるGPUがインストールされている場合、Ollamaは自動的にそれを検出し、高速処理のために利用します。GPUが見つからない場合は、モデルがCPUで実行されていることを示すメッセージが表示されます。
手動での設定は必要ありません。

ご存知でしたか？
DeepSeekは単なるAIモデルではありません—最先端のAI研究で使用される強化学習技術にインスパイアされています！従来のモデルが受動的にテキストを生成するのに対し、DeepSeekは目標指向のトレーニングを取り入れており、ユーザーの意図に合わせてその応答を継続的に洗練させます。

DeepSeekの671Bモデルは、過去に訓練された中で最大のAIモデルの一つであり、ペタバイト以上のストレージを必要とし、数千のGPUを同時に使用している！それでも、効率的なアーキテクチャのおかげで、より小型の1.5Bモデルであっても、コンシューマーハードウェア上で高品質な結果を生成することができる。

インストール手順

  1. Ollamaのインストール: OllamaはDeepSeekモデルを実行するために必要です。機械学習モデルを効率的に実行するための最適化されたローカルランタイムを提供します。まず、curlがシステムにインストールされていることを確認してください。インストールされていない場合は、次のコマンドでインストールできます:

    sudo apt install curl

    一度curlが利用可能になったら、公式のOllamaインストールスクリプトをダウンロードして実行してください:

    curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

    インストール後、Ollamaが正しくインストールされているかをバージョンを確認して確認してください:

    ollama --version

    さらに、Ollamaサービスが次の状態で実行されていることを確認してください。

    systemctl is-active ollama.service

  2. DeepSeek-R1をダウンロード: 実行したいモデルを取得してください。DeepSeek-R1モデルはサイズが異なり、ハードウェアの能力に基づいて速度と精度のバランスを取っています。大きなモデルはより良い推論と精度を提供しますが、より多くのRAM、VRAM、そしてディスクスペースが必要です。例として7Bモデルをインストールするには、次のコマンドを実行してください:

    ollama pull deepseek-r1:7b

    適切なモデルの選択：

    • 1.5B – 7Bモデル: 日常のタスク、チャットアプリケーション、軽量推論に最適です。
    • 8B - 14Bモデル： バランスの取れたモデルで、効率性を保ちながら推論能力が向上しています。
    • 32B – 70B モデル: 高度に進化しており、研究や深い分析に適していますが、かなりのリソースを必要とします。
    • 671Bモデル: データセンター級のハードウェアが必要です。最先端のAI研究に使用されます。

    注意
    512GB以上のRAMと100GB以上のVRAMを持つ複数のGPUがあっても、DeepSeek-R1:671Bモデルはその6710億のパラメータのために遅いままであり、応答ごとに膨大な数の計算を必要とします。複数のGPUは全体のスループットを向上させますが、データ移動、メモリ帯域幅、および計算制限がボトルネックを生み出すため、単一のリクエストに対してレイテンシを大幅には削減できません。最先端のAIインフラでもこのスケールでは苦労しており、より小さなモデル（70億～140億）はリアルタイムアプリケーションにおいてはるかに実用的です。671Bモデルは、精度が速度を上回る研究や大規模AI実験に最も適しています。

    不明な場合は、一般的なモデルとしてdeepseek-r1:7bから始めてください。

  3. DeepSeekの使用を開始する: モデルがダウンロードされたら、直接そのモデルと対話を始めることができます。DeepSeek-R1モデルを実行するには、次のコマンドを使用します:

    ollama run deepseek-r1:7b

    Ollamaのドキュメントでは、より高度な使用法や設定について詳しく探ることができます。

  4. 統合のためにローカルAPIを使用する: DeepSeekとプログラム的に対話する必要がある場合は、APIを有効にしてください。

    ollama serve & curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model": "deepseek-r1:7b", "prompt": "Hello, how are you?"}'

結論

DeepSeekは様々なモデルサイズを提供しており、それぞれ異なるハードウェア要件があります。システムが大きなモデルで苦労している場合は、`1.5b`のような小さいバリアントを使用することを検討してください。GPUなしでDeepSeekを実行することは可能ですが、最適化により効率が向上します。

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