WindowsにDeepSeek-R1をインストールする方法： ステップバイステップガイド

WindowsにDeepSeek-R1をインストールすると、AIモデルをローカルで実行できるようになり、プライバシーの確保、オフラインでの利用、カスタマイズが可能になります。DeepSeek-R1をアプリケーションに統合したい開発者や、クラウドに依存せずAIを活用したい一般ユーザー向けに、本ガイドではインストールとセットアップの手順を紹介します。

パート1: Ollamaのインストール（DeepSeek-R1の実行に必要）

WindowsでDeepSeek-R1を実行するには、まずOllamaをインストールする必要があります。Ollamaは、大規模言語モデル（LLM）をローカルで簡単に実行できるツールです。

ステップ1: Ollamaをダウンロードしてインストール

1. macOS用OllamaのダウンロードページからOllamaをダウンロードし、Windows用の実行ファイルを取得します。

2. .exeファイルをダブルクリックしてインストーラーを実行し、セットアップ手順に従います。

3. コマンドプロンプトを開き、以下のコマンドを実行してインストールを確認します：

• ollama --version

バージョン番号が表示されれば、Ollamaのインストールは成功です。

ステップ2: Windows Subsystem for Linux (WSL)を有効化（オプション・推奨）

より高いパフォーマンスを得るために、Windows Subsystem for Linux (WSL 2) を有効化することを推奨します：

1. コントロールパネル > プログラム > Windowsの機能の有効化または無効化を開きます。

2. 「Windows Subsystem for Linux」にチェックを入れ、PCを再起動します。

3. 以下のコマンドを実行し、WSLを更新します：

• wsl --update

パート2: DeepSeek-R1モデルをダウンロード

DeepSeek-R1には、さまざまなハードウェア環境に対応する複数のモデルサイズがあります。お使いのシステムのRAMやGPU性能に応じて選択してください。

DeepSeek-R1のモデルオプション

ステップ1: DeepSeek-R1モデルを取得

1. コマンドプロンプトを開き、以下のコマンドを実行します：

• ollama pull deepseek-r1:[MODEL_SIZE]

[MODEL_SIZE] を希望のモデルサイズ（例: 1.5b, 7b, 14b）に置き換えてください。

7Bモデルをダウンロードする場合の例：

• ollama pull deepseek-r1:7b

2. ダウンロードが完了するまで待ちます。インターネット速度によっては数分かかることがあります。

パート3: コマンドラインでDeepSeek-R1を実行

ダウンロードが完了したら、DeepSeek-R1をコマンドラインから直接実行できます。

ステップ1: DeepSeek-R1を起動

以下のコマンドを実行してAIモデルを起動します：

• ollama run deepseek-r1:[MODEL_SIZE]

7Bモデルを実行する場合の例：

• ollama run deepseek-r1:7b

ステップ2: DeepSeek-R1にプロンプトを送信

以下のようなサンプルプロンプトを入力して、AIと対話できます：

• echo "量子コンピューティングをわかりやすく説明して" | ollama run deepseek-r1:7b

注意：デフォルトではコマンドライン上の対話履歴は保存されません。履歴を保存したい場合は、GUIのセットアップを検討してください。

パート4: DeepSeek-R1のGUIをセットアップ

より使いやすい環境でAIを利用するために、Open WebUIやChatbox AIなどのWebベースのGUIを使用することを推奨します。

オプション1: DockerでOpen WebUIを使用

1. Docker Desktopをインストールし、サインインします。

2. コマンドプロンプトを開き、以下のコマンドを実行してOpen WebUIをセットアップします：

• docker run -d -p 3000:8080
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v
  open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

3. ブラウザを開き、以下のURLにアクセスします：

• http://localhost:3000

オプション2: Chatbox AI

1. Prompt.ioのテキストプラットフォームからChatbox AIをダウンロードします。

2. Chatbox AIを開き、設定画面に移動します。

3. DeepSeek APIを選択し、APIキーを入力します（ローカル使用の場合は省略可能）。

パート5: DeepSeek-R1をPythonアプリに統合

開発者向けに、DeepSeek-R1をPythonアプリに統合して高度なAIワークフローを構築できます。

ステップ1: 必要なライブラリをインストール

• pip install ollama

ステップ2: Pythonスクリプトを作成

•         import ollama
          
          response = ollama.chat(
              model='deepseek-r1:7b',
              messages=[{'role': 'user', 'content': 'フィボナッチ数列のPython関数を書いてください。'}]
          )
          
          print(response['message']['content'])
          

このスクリプトはDeepSeek-R1にプロンプトを送信し、応答を表示します。

パート6: よくある問題のトラブルシューティング

モデルが見つからない

Ollamaが動作していることを確認するには、次のコマンドを実行してください:

• ollama serve

メモリ不足エラー

RAMの使用量が多すぎる場合は、小さいモデル（例: 7Bではなく1.5B）に切り替えてください。

WSLのエラー

Windows Subsystem for Linuxが最新であることを確認するには、次のコマンドを実行してください:

• wsl --update

APIキーの問題（GUIユーザー向け）

Chatbox AIでは、DeepSeek-R1をローカルで使用する場合、APIキーは不要です。

パート7: DeepSeek-R1をローカルにインストールする理由

WindowsにDeepSeek-R1をインストールすると、以下の利点があります:

プライバシー

• AIモデルをローカルで実行し、機密データをデバイス内に保持できます。

コスト削減

• 高額なAPI料金を回避（DeepSeekは100万トークンあたり$0.55で、OpenAIの$15より大幅に安価）。

オフラインアクセス

• 一度インストールすれば、インターネット接続なしで利用可能。

まとめ

このガイドに従えば、WindowsにDeepSeek-R1を正しくインストールし、コード補助やリサーチ用途など、さまざまなAI機能を活用できます。

GPUアクセラレーションやファインチューニングなどの高度な設定については、Ollamaのドキュメントを参照するか、Dockerを利用したセットアップを検討してください。

Windows上でDeepSeek-R1を動作させたら、AIの可能性を探求してみましょう！