ローカルでDeepSeekを実行する方法： AI愛好家のための完全セットアップガイド

人工知能（AI）は急速に進化しており、DeepSeek のようなモデルはテキスト生成、コーディング支援、研究などに広く利用されています。DeepSeek をローカルで実行すると、プライバシー保護、低遅延、AIモデルの完全な制御といった多くの利点があります。

しかし、DeepSeek AI をローカル環境でインストールして実行するには、いくつかの技術的な設定が必要です。本ガイドでは、AIモデルを効率的にローカル環境で実行できるツールである Ollama を使用して、DeepSeek をコンピュータにインストールするためのステップバイステップの方法を紹介します。

パート1: DeepSeekをローカルで実行するためのシステム要件

DeepSeek をインストールする前に、システムが最低限のハードウェアおよびソフトウェア要件を満たしていることを確認してください。

最低ハードウェア要件:

CPU: マルチコアプロセッサ（Intel i5/Ryzen 5 以上）。

RAM:

• 8GB以上（5Bモデル用）。
• 16GB以上（8Bモデル用）。
• 32GB以上（14B以上モデル用）。

ストレージ: 最低20GBの空きディスク容量（モデルサイズによって異なる）。

GPU（オプション・推奨）: 大規模モデルには NVIDIA RTX 3060 以上を推奨。

対応OS:

✅ Windows 10/11（パフォーマンス向上のため WSL 推奨）。

✅ macOS (M1/M2/M3 または Intel)。

✅ Linux（Ubuntu 20.04 以上推奨）。

パート2: DeepSeekを実行するためのOllamaのインストール

Ollama は、ローカル環境で AI モデルを簡単に実行できる軽量ツールです。以下の手順で各 OS にインストールできます。

macOS で Ollama をインストール

• ターミナルを開く。
• 次のコマンドを実行: brew install ollama
• インストールを確認するには、次のコマンドを実行: ollama --version

Windows で Ollama をインストール

• 公式サイトから Ollama をダウンロードする。
• インストーラーを実行し、画面の指示に従う。
• コマンドプロンプト (cmd) を開き、次のコマンドを入力: 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。

Linux (Ubuntu/Debian系) で Ollama をインストール

• ターミナルを開く。
• 次のコマンドを実行: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
• インストールを確認するには、次のコマンドを実行: ollama --version

パート3: DeepSeek R1 のダウンロードとセットアップ

Ollama のインストールが完了したら、次は DeepSeek R1 をダウンロードしてセットアップします。

適切なDeepSeekモデルの選択

DeepSeek には、システムのスペックに応じた複数のバージョンがあります。

Ollamaを使用したDeepSeekモデルのダウンロード

ローカル環境に DeepSeek をインストールするには、ターミナル (macOS/Linux) または コマンドプロンプト (Windows) を開き、次のコマンドを実行します。

ollama pull deepseek-r1:8b

8b の部分を希望するモデルバージョン（例: 1.5b や 14b）に置き換えてください。ダウンロードサイズはモデルによって異なるため、十分なディスク容量を確保してください。

パート4: DeepSeekをローカルで実行する

モデルをダウンロードした後、次のコマンドで DeepSeek を起動できます: ollama run deepseek-r1:8b

基本的なプロンプトでDeepSeekをテストする

モデルが正しく動作するか確認するには、以下を実行してください: echo "フランスの首都はどこですか?"| ollama run deepseek-r1:8b

DeepSeek が正しく応答すれば、セットアップは成功です！

パート5: DeepSeekのパフォーマンスを最適化する

DeepSeek の動作が遅いまたはラグが発生する場合は、以下の最適化を試してください。

✅ CPUスレッドを増やす

デフォルトでは、Ollama はCPUスレッドの使用を制限しています。パフォーマンスを向上させるには、次のコマンドを実行してください: ollama run deepseek-r1:8b --num-threads=4

「4」の部分を利用可能な CPU コアの数に変更してください。

✅ GPUアクセラレーションを使用する (対応している場合)

NVIDIA GPU を使用している場合、CUDA サポートを有効にすることで高速化できます: ollama run deepseek-r1:8b --use-gpu

これにより、大規模モデルのパフォーマンスが大幅に向上します。

✅ 応答遅延を減らす

max-response-tokens フラグを使用して応答の長さを制限し、出力速度を向上させることができます: ollama run deepseek-r1:8b --max-response-tokens=100

パート6: よくある問題のトラブルシューティング

エラーが発生した場合は、以下の解決策を試してください。

❌ エラー: "Ollamaが認識されません" (Windows)

✅ Ollama をインストールした後、システムを再起動してください。

✅ Ollama がシステムのPATH変数に追加されていることを確認してください。

❌ エラー: "メモリが不足しています"

✅ 不要なアプリケーションを閉じて、RAMを解放してください。

✅ 小さいモデルを使用してください (例: 14B から 8B に変更)。

❌ エラー: "CUDAデバイスが見つかりません"

✅ NVIDIA CUDA ドライバーがインストールされていることを確認してください。

✅ ターミナルで nvidia-smi を実行し、GPUの状態を確認してください。