Wie man DeepSeek lokal sucht: Anleitung für KI-Enthusiasten

Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant, und Modelle wie DeepSeek werden zunehmend für Textgenerierung, Code-Assistenz und Forschung eingesetzt. Das lokale Ausführen von DeepSeek bietet mehrere Vorteile, darunter Datenschutz, kürzere Latenzzeiten und volle Kontrolle über das KI-Modell.

Das Installieren und Lokale Ausführen von DeepSeek erfordert jedoch einige technische Einstellungen. Dieser Leitfaden bietet eine schrittweise Methode, um DeepSeek auf Ihrem Computer mithilfe von Ollama zu installieren, einem Tool, das entwickelt wurde, um KI-Modelle effizient auf lokaler Hardware auszuführen.

Teil 1: Systemanforderungen für das Lokale Ausführen von DeepSeek

Bevor Sie DeepSeek installieren, müssen Sie确保您的系统满足最低硬件和软件要求。

Minimale Hardwareanforderungen:

CPU: Mehrkernprozessor (Intel i5/Ryzen 5 oder besser).

RAM:

• 8GB+ für das 5B Modell.
• 16GB+ für das 8B
• 32GB+ für das 14B+

Speicher: Mindestens 20GB freier Plattenplatz (variiert je nach Modellgröße).

GPU (optional, aber empfohlen): NVIDIA RTX 3060 oder besser für große Modelle.

Unterstützte Betriebssysteme:

✅ Windows 10/11 (WSL wird empfohlen, um die Leistung zu verbessern).

✅ macOS (M1/M2/M3 oder Intel).

✅ Linux (Ubuntu 20.04 oder neuer wird empfohlen).

Teil 2: Installieren von Ollama, um DeepSeek auszuführen

Ollama ist ein leistungsfähiges Tool, das das lokale Ausführen von KI-Modellen vereinfacht. Hier ist, wie Sie es auf verschiedenen Betriebssystemen installieren können.

Installieren von Ollama auf macOS

• Öffnen Sie das Terminal.
• Führen Sie den folgenden Befehl aus: brew install ollama
• Überprüfen Sie die Installation, indem Sie ausführen: ollama --version

Installieren von Ollama auf Windows

• Laden Sie Ollama von der offiziellen Website herunter.
• Führen Sie den Installer aus und folgen Sie den Anweisungen auf dem Bildschirm.
• Öffnen Sie die Command Prompt (cmd) und geben Sie ein: ollama --version
• Wenn die Versionsnummer erscheint, ist Ollama erfolgreich installiert.

Installieren von Ollama auf Linux (basierend auf Ubuntu/Debian)

• Öffnen Sie das Terminal.
• Führen Sie den folgenden Befehl aus: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
• Bestätigen Sie die Installation: ollama --version

Teil 3: Herunterladen und Einrichten von DeepSeek R1

Nachdem Ollama installiert ist, ist der nächste Schritt das Herunterladen und Einrichten von DeepSeek R1.

Wählen des richtigen DeepSeek-Modells

DeepSeek bietet mehrere Versionen, die von den Systemfähigkeiten abhängen:

Herunterladen des DeepSeek-Modells mit Ollama

Um DeepSeek auf Ihrem lokalen Computer zu installieren, öffnen Sie das Terminal (macOS/Linux) oder die Command Prompt (Windows) und führen Sie aus:

ollama pull deepseek-r1:8b

Ersetzen Sie 8b durch die gewünschte Modellversion, z. B. 1.5b oder 14b. Die Downloadgröße variiert, stellen Sie sicher, dass Sie genügend Plattenplatz haben.

Teil 4: Lokales Ausführen von DeepSeek

Nachdem das Modell heruntergeladen wurde, können Sie DeepSeek mit dem folgenden Befehl starten: ollama run deepseek-r1:8b

Testen von DeepSeek mit einem einfachen Prompt

Versuchen Sie, dies auszuführen, um das Modell zu überprüfen: echo "What is the capital of France?"| ollama run deepseek-r1:8b

Wenn DeepSeek korrekt antwortet, ist die Einrichtung erfolgreich!

Teil 5: Optimieren von DeepSeek für eine bessere Leistung

Wenn DeepSeek langsam oder verzögert läuft, versuchen Sie die folgenden Optimierungen:

✅ Erhöhen der CPU-Threads

Standardmäßig weist Ollama nur begrenzte CPU-Threads zu. Um die Leistung zu verbessern, führen Sie aus: ollama run deepseek-r1:8b --num-threads=4

Ersetzen Sie 4 durch die Anzahl der verfügbaren CPU-Kerne.

✅ Verwenden von GPU-Beschleunigung (wenn verfügbar)

Für NVIDIA-GPUs aktivieren Sie die CUDA-Unterstützung: ollama run deepseek-r1:8b --use-gpu

Dies verbessert die Leistung für größere Modelle erheblich.

✅ Verringern der Antwortverzögerung

Verwenden Sie die max-response-tokens-Flag, um die Antwortlänge zu begrenzen und die Ausgabe zu beschleunigen: ollama run deepseek-r1:8b --max-response-tokens=100

Teil 6: Beheben von häufigen Problemen

Wenn Sie Fehler auftauchen, versuchen Sie die folgenden Lösungen:

❌ Fehler: "Ollama nicht erkannt" (Windows)

✅ Neustarten Sie Ihr System nach der Installation von Ollama.

✅ Stellen Sie sicher, dass Ollama zu den System-PATH-Variablen hinzugefügt wurde.

❌ Fehler: "Nicht genug Speicher"

✅ Schließen Sie unnötige Anwendungen, um RAM zu freigeben.

✅ Verwenden Sie ein kleineres Modell (z. B. wechseln Sie von 14B zu 8B).

❌ Fehler: "CUDA-Gerät nicht gefunden"

✅ Stellen Sie sicher, dass Sie die NVIDIA CUDA-Treiber installiert haben.

✅ Führen Sie nvidia-smi im Terminal aus, um den GPU-Status zu überprüfen.

Zusammenfassung

Das Lokale Ausführen von DeepSeek bietet Datenschutz, Effizienz und eine bessere Kontrolle über die künstliche Intelligenz-Verarbeitung. Indem Sie sich an dieser Anleitung halten, können Sie DeepSeek auf Ihrem Computer einrichten und optimieren und so reibungslose künstliche Intelligenz-gestützte Aufgaben bei der Programmierung, beim Schreiben und bei der Forschung gewährleisten.

Falls Ihnen diese Anleitung nützlich war, teilen Sie es uns bitte in den Kommentaren mit!