Как запустить DeepSeek R1 на Raspberry Pi 5: Пошаговая инструкция

Новейшая китайская нейросеть DeepSeek стала горячей темой на всемирной сцене. Как мощная открытая большая языковая модель (LLM), предназначенная для различных ИИ-приложений, от обработки естественного языка до генерации контента, она существует в моделях с разными размерами, что делает ее адаптируемой ко многим вычислительным средам.

В то время, как DeepSeek-R1 обычно работает на высокопроизводительном оборудовании, она также может быть запущена на Raspberry Pi 5 с надлежащей оптимизацией. Это руководство проведет вас через настройку совместимого окружения и установку необходимых инструментов до запуска DeepSeek-R1 на Raspberry Pi 5 с использованием платформы Ollama. Смотрите ли вы в сторону легкой модели с быстрыми ответами или на продвинутую версия с улучшенной точностью, эта статья поможет вам начать.

Четыре шага для запуска DeepSeek R1 на Raspberry Pi 5

Шаг 1: Настройка виртуального окружения

С целью избежания возможных конфликтов с исходными настройками системы, лучше создать виртульное окружение для развертывания модели. В дальнейшем это гарантирует, что любые изменения, сделанные для DeepSeek, не повлияют на другие приложения.

Создание директории проекта и виртуального окружения

Откройте окно терминала и выполните следующие команды

mkdir /home/pi/my_project

cd /home/pi/my_project/

python -m venv /home/pi/my_project/

Активация виртуального окружения

После создания виртуального окружения активируйте его

source /home/pi/my_project/bin/activate

Деактивация

Для деактивации виртуального окружения используйте

deactivate

Обязательно выполните все шаги настройки модели в этом виртуальном окружении.

Шаг 2: Установка платформы Ollama

DeepSeek-R1 может быть запущена с помощью фреймворка Ollama, который поддерживает файлы GGUF-форматной модели. Если вы выберите модель формата safetensors, вам нужно конвертировать ее в GGUF используя llama.cpp.

Проверка совместимости системы

Перед продолжением убедитесь, что система вашей Raspberry Pi 64-разрядная, выполнив команду

uname -m

Установка Ollama

Прежде всего, обновите ОС вашей Raspberry Pi

sudo apt update

sudo apt upgrade -y

Затем, установите curl (требуется для скачивания Ollama)

sudo apt install curl

Теперь скачайте и установите платформу Ollama

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

Проверка установки

Убедитесь в том, что Ollama установлена успешно

ollama –version

Теперь, когда Ollama готова, переходите к скачиванию модели DeepSeek-R1

Шаг 3: Запуск DeepSeek-R1 на Ollama

Существует два пути получения модели DeepSeek-R1:

1. Скачивание и запуск напрямую из Ollama
2. Скачивание модели из HuggingFace с последующим импортом её в Ollama

Ollama требуется независимо от метода.

Метод 1: Скачивание и запуск напрямую из Ollama

Ollama предоставляет предварительно сконфигурированные модели, тем самым упрощая начальный путь.

Найдите DeepSeek-R1 на веб-сайте Ollama и подберите модель подходящего размера.

Для запуска модели 1.5B:

ollama run deepseek-r1:1.5b

Задайте ИИ-модели вопрос наподобие: Explain whate quantum entanglement is, in simple terms (Объясни простыми терминами, что такое квантовая запутанность). Она сразу же ответит, также отобразив свой мыслительный процесс.

Метод 2: Скачивание модели из HuggingFace

Загрузка из HuggingFace позволяет вам выбрать конкретный размер модели. Польза возможности выбора в том, что Raspbetty Pi 5, даже с 16ГБ оперативной памяти, не способна эффективно справиться с крупными моделями.

Выбор модели из HuggingFace

1. Посетите HuggingFace и найдите DeepSeek-R1.
2. Выберите меньшую дистиллированную версию, подходящую для Raspberry Pi 5
3. В этом руководстве мы будем использовать модель DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-GGUF, которая имеет 8 миллиардов параметров и оптимизирована на производительность.
4. Скачайте файл модели Q8_0 (~8.54ГБ), така как она сбалансирована между качеством и эффективностью.

Передача файлов модели в Raspberry Pi

После скачивания трех фалов, переместите их в вашу Raspberry Pi при помощи FileZilla или другого приложения для перемещения файлов.

Шаг 4: Импорт GGUF-модели в Ollama

После того, как файлы модели окажутся в Raspberry Pi, нам нужно импортировать их в Ollama

Создание Modelfile

Сначала создайте файл с именем Modelfile в папке модели и предоставьте полные права доступа:

sudo touch /home/pi/my_project/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-Q8_0/Modelfile

sudo chmod 777 /home/pi/my_project/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-Q8_0/Modelfile

Добавление конфигурации модели

Откройте Modelfile и добавьте в него строку

FROM /home/pi/my_project/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-Q8_0/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-Q8_0.gguf

Теперь создайте модель в Ollama:

ollama create DeepSeek-R1 -f Modelfile

Проверьте доступность созданной модели

ollama list

Обратите внимание на полное название созданной модели. Любые действия с этой моделью (запуск, остановка, удаление...) возможны с указанием ее полного имени.

И наконец запустите модель:

ollama run deepseek-r1:latest

Задавайте DeepSeek-R1 вопросы и наблюдайте ее ответы.

Сравнение параметров модели

Мы протестировали две версии DeepSeek-R1:

1. DeepSeek-R1-1.5B (загруженный напрямую из Ollama)
2. DeepSeek-R1-Distill-Llama-85B (скачанный из HuggingFace)

Отличия производительности

Если у вас в приоритете быстрый ответ, используйте DeepSeek-R1-1.5B. Если вам нужен высококачественный ответ, используйте DeepSeek-R1-8B, но помните про ограничения памяти.

Заключение

Следуя этой инструкции, вы сможете успешно запустить DeepSeek-R1 на Raspberry Pi 5 с использованием платформы Ollama. Если вас интересует легкая настройка, лучше воспользоваться прямой загрузкой ИИ-модели из Ollama. Однако, HuggingFace предоставляет большую гибкость в выборе ИИ-модели конкретного размера.

Экспериментируйте c вашей моделью и смотрите, на что она способна!