المُلخص:
-
- إذا كانت لديك مخاوف بشأن الخصوصية، يمكنك تشغيل نموذج DeepSeek R1 محلياً على الكمبيوتر الذي يعمل بنظام Windows، أو macOS، أو Android، أو iOS.
- يمكنك تثبيت LM Studio لتشغيل نموذج DeepSeek R1 7B المقطّر بشكل خاص، ولكن يجب أن يحتوي جهازك على ذاكرة وصول عشوائي بسعة 8 جيجابايت.
-
- بخلاف ذلك، يمكنك تثبيت Ollama والبدء بنماذج DeepSeek R1 المقطّرة. حتى أنه يقدم نموذجاً صغيراً بحجم 1.5 مليار معلمة.
- يمكنك تشغيل DeepSeek R1 محلياً على Android وiOS باستخدام تطبيق PocketPal AI المجاني.
أحدث نموذج DeepSeek R1 من فريق صيني ضجة في صناعة الذكاء الاصطناعي. لقد تفوق على ChatGPT وتصدر قائمة متجر التطبيقات الأمريكي. ليس هذا فحسب، بل أثار DeepSeek بورصة التكنولوجيا الأمريكية بنموذجه R1 الرائد، الذي يدعي أنه يضاهي ChatGPT. بينما يمكنك الوصول إلى DeepSeek R1 مجاناً على موقعه الرسمي، إلا أن العديد من المستخدمين لديهم مخاوف بشأن الخصوصية حيث يتم تخزين البيانات في الصين. لذلك، إذا كنت ترغب في تشغيل DeepSeek R1 محلياً على الكمبيوتر الشخصي أو macOS، فيمكنك القيام بذلك بسهولة باستخدام LM Studio و Ollama. إليك دليل خطوة بخطوة للبدء.
روابط سريعة
متطلبات تشغيل DeepSeek R1 محليًا
لتشغيل نموذج DeepSeek R1 محليًا على جهاز كمبيوتر شخصي، أو جهاز macOS، أو نظام لينكس، يجب أن يحتوي جهازك على ذاكرة وصول عشوائي (RAM) بسعة 8 جيجابايت على الأقل. مع 8 جيجابايت من الذاكرة، يمكنك تشغيل نموذج DeepSeek R1 الصغير بحجم 1.5 مليار معلمة بكفاءة جيدة، حيث يقدم مُخرجات بسرعة تقارب 13 رمزًا في الثانية. يمكنك أيضًا تشغيل نموذج 7 مليار معلمة، ولكنه سيستهلك حوالي 4 جيجابايت من الذاكرة، مما قد يجعل نظامك أقل استجابة بعض الشيء.
مع توفر ذاكرة أكبر، يمكنك تشغيل نماذج 14 مليار، و32 مليار، و70 مليار معلمة أيضًا، ولكنك ستحتاج إلى وحدة معالجة مركزية (CPU) ووحدة معالجة رسومات (GPU) أسرع. حاليًا، لا تستخدم معظم البرامج وحدة المعالجة العصبية (NPU) لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي المحلية. بدلاً من ذلك، تعتمد في الغالب على وحدة المعالجة المركزية، وفي بعض الحالات (مثل وحدات معالجة الرسومات Nvidia المتطورة)، يتم استخدام وحدة معالجة الرسومات للاستدلال.
بالنسبة لهواتف Android و iPhones، يوصى بامتلاك ذاكرة وصول عشوائي بسعة 6 جيجابايت على الأقل لتشغيل نموذج DeepSeek R1 محليًا بسلاسة. يمكنك تشغيل DeepSeek R1 على معالج Snapdragon 8 Elite، أو غيره من شرائح Snapdragon من السلسلة 8 والسلسلة 7. علاوة على ذلك، يمكنك معرفة كيف تتم مقارنة نماذج Deepseek R1 و ChatGPT o1 هنا.
تشغيل نموذج DeepSeek R1 على الكمبيوتر باستخدام LM Studio
يُعتبر LM Studio أسهل طريقة لتشغيل نموذج DeepSeek R1 محليًا على أنظمة الكمبيوتر الشخصي وأجهزة Mac و Linux. يتميز بواجهة مستخدم سهلة الاستخدام، ويمكنك استكشاف وتنزيل نماذج الذكاء الاصطناعي المتوافقة ببضع نقرات. علاوة على ذلك، فإن التطبيق مجاني الاستخدام تمامًا.
- قم بتنزيل وتثبيت LM Studio الإصدار 0.3.8 أو أحدث (مجانًا) على الكمبيوتر الشخصي أو Mac أو Linux.
- بعد ذلك، قم بتشغيل LM Studio وانتقل إلى نافذة البحث في الجزء الأيسر.
- هنا، ضمن بحث النموذج، ستجد نموذج “DeepSeek R1 Distill (Qwen 7B)” (Hugging Face).
- الآن، انقر فوق “تنزيل”. يجب أن يكون لديك مساحة تخزين لا تقل عن 5 جيجابايت وذاكرة وصول عشوائي (RAM) بسعة 8 جيجابايت لاستخدام هذا النموذج.
- بمجرد تنزيل نموذج DeepSeek R1، انتقل إلى نافذة “الدردشة” وقم بتحميل النموذج.
- ما عليك سوى اختيار النموذج والنقر فوق زر “تحميل النموذج”. إذا واجهت خطأ، فقم بتقليل “GPU offload” إلى 0 وتابع.
تشغيل نموذج DeepSeek R1 محلياً على الكمبيوتر باستخدام Ollama
- ابدأ بتثبيت Ollama (مجاني) على الكمبيوتر الذي يعمل بنظام Windows أو macOS أو Linux.
- الآن، قم بتشغيل Terminal وقم بتنفيذ الأمر أدناه لتشغيل DeepSeek R1 محلياً.
- هذا نموذج صغير بحجم 1.5 مليار مُقطّر من DeepSeek R1 ويعتمد على Qwen لأجهزة الكمبيوتر ذات المواصفات المنخفضة. يستهلك فقط 1.1 جيجابايت من الذاكرة.
ollama run deepseek-r1:1.5b
- إذا كان لديك ذاكرة كبيرة مع عتاد قوي، يمكنك تشغيل نماذج 7 مليار أو 14 مليار أو 32 مليار أو 70 مليار مُقطّرة من DeepSeek R1. يمكنك العثور على الأوامر هنا.
- إليك الأمر لتشغيل نموذج DeepSeek R1 المُقطّر بحجم 7 مليار على الكمبيوتر الخاص بك. يستهلك 4.7 جيجابايت من الذاكرة.
ollama run deepseek-r1:7b
- الآن، يمكنك الدردشة مع DeepSeek R1 محلياً على الكمبيوتر الخاص بك، مباشرةً من Terminal.
- لإيقاف الدردشة مع نموذج الذكاء الاصطناعي والخروج، استخدم الاختصار “Ctrl + D”.
تشغيل DeepSeek R1 محليًا باستخدام Open WebUI
إذا كنت ترغب في استخدام نموذج DeepSeek R1 محليًا بواجهة مُستخدم تشبه ChatGPT، يُمكنك تثبيت Open WebUI (GitHub) على الكمبيوتر الشخصي أو Mac. يستخدم هذا التطبيق خدمة Ollama لتوفير العديد من الميزات الرائعة مثل مُفسّر الأكواد، والدردشة الصوتية، وتحليل الملفات، والتعليمات المخصصة، وغيرها الكثير.
باختصار، يُمكنك تشغيل DeepSeek R1 محليًا على الكمبيوتر الخاص بك مع جميع ميزات ChatGPT.
- أولاً، قم بإعداد Python و Pip على الكمبيوتر الخاص بك.
- بعد ذلك، افتح Terminal أو Command Prompt وقم بتشغيل الأمر أدناه لتثبيت Open WebUI. ستستغرق هذه الخطوة عدة دقائق.
pip install open-webui
- بمجرد التثبيت، قم بتشغيل نموذج DeepSeek عبر Ollama في Terminal.
- يمكنك اتباع التعليمات المذكورة في الطريقة أعلاه لتشغيل Ollama.
ollama run deepseek-r1:1.5b
- بعد تشغيل Ollama، قم بتشغيل الأمر أدناه لبدء خادم Open WebUI.
open-webui serve
- بعد ذلك، انقر على http://localhost:8080 لفتح خادم Open WebUI المحلي.
- انقر على “ابدأ” وحدد اسمك هنا.
- الآن، يُمكنك استخدام DeepSeek R1 من خلال واجهة مستخدم سهلة الاستخدام.
- سيختار Open WebUI تلقائيًا نموذج DeepSeek R1 في القائمة المنسدلة.
![]()
تشغيل DeepSeek R1 محليًا على هواتف Android و iPhone
يمكنك تشغيل DeepSeek R1 محليًا على هاتف Android و iPhone بسرعة. على Android، اختبرت العديد من التطبيقات، بما في ذلك LM Playground و Private AI و Llamao وغيرها، لكن PocketPal قدم أفضل طريقة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي المحلية على هواتف Android – كل ذلك مجانًا.
أفضل جزء هو أن PocketPal AI متاح أيضًا على نظام iOS، وهو مجاني تمامًا، على عكس Apollo AI و Private LLM. إليك كيفية البدء.
- أولاً وقبل كل شيء، قم بتثبيت تطبيق PocketPal AI.
- بعد ذلك، قم بتشغيل التطبيق وانقر على “الانتقال إلى النماذج”.
- هنا، انقر على زر “+” في أسفل اليمين.
- اختر “إضافة من Hugging Face” هنا.
- ابحث عن “deepseek” وانتقل لأسفل للعثور على “DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B” بواسطة bartowski.
- افتحه وقم بتنزيل النموذج المناسب بناءً على الذاكرة المتوفرة في هاتفك. لقد قمت بتنزيل نموذج “Q5_K_M” المُكمَّم لهذا البرنامج التعليمي لأنه يستهلك حوالي 1.3 غيغابايت من ذاكرة الوصول العشوائي.
- بعد تنزيل النموذج، ارجع وانقر على تحميل.
- الآن، يمكنك الدردشة محليًا مع نموذج DeepSeek R1 على هاتف Android أو iPhone.
هذه هي الطرق المختلفة لتثبيت DeepSeek R1 على الكمبيوتر والهاتف الذكي والدردشة مع نموذج الذكاء الاصطناعي بدون اتصال بالإنترنت. في اختباري الموجز، أظهر كل من نموذجي 1.5B و7B الكثير من الهلوسة وأخطأ في الحقائق التاريخية.
ومع ذلك، يمكنك بسهولة استخدام هذه النماذج للكتابة الإبداعية والتفكير الرياضي. إذا كان لديك أجهزة قوية، أوصي بتجربة نموذج DeepSeek R1 32B. إنه أفضل بكثير في الترميز وتقديم إجابات مدعومة بالمنطق.
