ค้นพบเทคโนโลยีใหม่: Deepseek R1 AI – LLM Master Local Integrated กับ Ollama & OpenWebui

การแข่งขันขั้นสูงสำหรับปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเกิดขึ้นและ Deepseek R1 เป็นผู้นำในสาขานี้ แทนที่จะพึ่งพากล่องดำบนคลาวด์คู่มือนี้เผยให้เห็นวิธีการใช้ประโยชน์จากรูปแบบภาษาที่ก้าวหน้าของจีนบนฮาร์ดแวร์ของคุณเองโดยใช้ Ollama และ OpenWebui ไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิจัย AI หรือผู้ที่ชื่นชอบการจัดเก็บข้อมูลด้วยตนเองพร้อมที่จะสำรวจความสามารถทางทฤษฎีขององค์กรในท้องถิ่น

ทำไม Deepseek R1 ถึงกำหนดทิวทัศน์ของโอเพนซอร์ส AI

Deepseek R1 พัฒนาโดย Deepseek ผู้บุกเบิกของจีนแสดงให้เห็นถึงการก้าวกระโดดควอนตัมในทฤษฎีเครื่องจักร:
– การแก้ปัญหาที่เหมือนมนุษย์: แบ่งงานเป็นกระบวนการของแต่ละขั้นตอน
– AGI ที่มีศักยภาพ: เกณฑ์มาตรฐานของคู่แข่งของรุ่นปิดของ OpenAI
– ความยืดหยุ่นของฮาร์ดแวร์: การเปลี่ยนแปลงที่ทำงานบน GPU ของผู้บริโภค
– การออกแบบที่โปร่งใส: น้ำหนักเพื่อเปิดความร่วมมือการเรียนรู้แบบอุปถัมภ์

ซึ่งแตกต่างจาก AI ของ บริษัท ทึบแสงสถาปัตยกรรมของ Deepseek R1 เชิญการกำกับดูแลซึ่งเป็นสิ่งหายากในการต่อสู้ AI ที่เป็นความลับในวันนี้

ทีละขั้นตอน: ปรับใช้ Deepseek R1 ผ่าน Ollama & OpenWebui

ข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการปรับใช้ Deepseek R1:
– ติดตั้ง Dockerized Ollama + OpenWebuis
– Nvidia GPU (2080 TI หรือใหม่แนะนำ)
– 16GB+ VRAM สำหรับพารามิเตอร์ 14B

กระบวนการทำงานติดตั้งรวมถึงการเปิดตัวอินเตอร์เฟส OpenWebui ค้นหา “Deepseek-R1” ในไลบรารีรุ่นเลือกตัวแปรของคุณ (7B, 14B ฯลฯ ดาวน์โหลดหัวดาวน์โหลด

ฮาร์ดแวร์ลึก: สิ่งที่คุณต้องใช้ในการวิ่งลึกลงไปอย่างราบรื่น

ตรวจสอบตารางด้านล่างสำหรับข้อมูลเกี่ยวกับขนาดของโมเดล GPU ขั้นต่ำ, VRAM และความเร็วที่สอดคล้องกัน

-7B: RTX 3060, 8GB VRAM, 90-110 รหัสการแจ้งเตือน/วินาที
-8B: RTX 2080 TI, 11GB VRAM, 70-85 รหัสการแจ้งเตือน/วินาที
-14B: RTX 3090, 24GB VRAM, รหัสการแจ้งเตือน 40-50 รหัส/วินาที

แบบจำลองการถอดรหัสแบบจำลอง: จากการกลั่นไปจนถึงไขมันเต็ม R1

เข้าใจองค์ประกอบของ “B” ในโมเดล:
– 7b/8b: เหมาะสำหรับแชทจริงเวลาจริง
– 14B: การวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน
– R1 Original (300B+): ห้องปฏิบัติการวิจัยเท่านั้น

การกลั่นเป็นเทคนิคพิเศษของโมเดลขนาดเล็ก Deepseek 40 ครั้งในขณะที่รักษาความเป็นไปได้ 95%

คุณลักษณะการคิดของ “การคิด”: ทำไมความโปร่งใสจึงสำคัญ

เมื่อ Deepseek แสดงการแจ้งเตือน “คิด” มันไม่เพียง แต่ความซับซ้อน แต่นี่คือผู้ที่สามารถอธิบายได้ในการดำเนินการ ช่วยในการเปิดเผยตรรกะในการตัดสินใจลบภาพหลอนแบบจำลองและสอนผู้ใช้เกี่ยวกับการรับรู้ AI

ขั้นสูง: Run Deepseek R1 Original (ไม่ใช่สำหรับหัวใจที่อ่อนแอ)

ในขณะที่โมเดลการกลั่นของ Ollama เปล่งประกายเพื่อการใช้งานจริงนักวิจัยที่จุกจิกสามารถพยายามเรียกใช้พารามิเตอร์ 300B+ R1 ทั้งหมดด้วยข้อกำหนดเฉพาะ

ทำไมสิ่งนี้จึงสำคัญสำหรับอนาคต

กลยุทธ์การเปิดน้ำหนักของ Deepseek เพื่อเร่งการพัฒนา AGI สามครั้ง:
– การเข้าถึงการเรียนรู้: มหาวิทยาลัยทั่วโลกกำลังสำรวจสถาปัตยกรรมของ R1
– การควบคุมในท้องถิ่น: เพิกเฉยต่อข้อ จำกัด ของบริการคลาวด์ทางการเมือง
– การตรวจสอบทางจริยธรรม: ทุกคนสามารถตรวจสอบปัญหาที่ไม่ถูกต้อง/ความปลอดภัย

เริ่มต้นวันนี้: เข้าร่วมที่เก็บของ Revolution AI

– การปรับใช้: ตรวจสอบคู่มือการตั้งค่า Ollama
– การทดลอง: เปรียบเทียบโมเดลเอาท์พุท 7b เทียบกับ 14b
– การบริจาค: ส่งการปรับปรุงผ่าน GitHub ของ Deepseek

การพิจารณาคดีครั้งสุดท้าย: Deepseek R1 เกินจริงหรือไม่?

ข้อได้เปรียบของ Deepseek R1 นั้นเหนือกว่า Llama 3 ในปริศนาเชิงตรรกะความโปร่งใสที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนกับ AI ของชั้นเรียนและความสามารถในการขยายจากคนงานอดิเรกไปจนถึงฮาร์ดแวร์ธุรกิจ ข้อเสียของมันรวมถึงเส้นโค้งการเรียนรู้ที่ลาดชันสำหรับผู้ใช้ที่ไม่ใช่เทคนิคและการสนับสนุนหลายภาษาที่ จำกัด (จีน/อังกฤษ)

ในโลกที่ความก้าวหน้าของ AI ส่วนใหญ่เกิดขึ้นหลังประตูปิด Deepseek R1 เป็นข้อยกเว้นการปฏิวัติ โดยการแต่งงานกับจริยธรรมโอเพ่นซอร์สด้วยประสิทธิภาพขั้นสูงไม่เพียง แต่เป็นแบบจำลอง AI เท่านั้น แต่ยังเป็นการประกาศสำหรับปัญญาประดิษฐ์ที่เป็นประชาธิปไตย การเคลื่อนไหวของคุณ: ลาก Deepsek-R1: 8B Model’s วันนี้และประสบการณ์ AI ในวันพรุ่งนี้ตามเงื่อนไขของคุณ

การแข่งขันเพื่อประชาธิปไตย AI อยู่ที่นี่และ Deepseek R1 ค่าธรรมเนียมนำ ลืมที่จะพึ่งพากล่องดำบนเมฆ บทช่วยสอนนี้เผยให้เห็นวิธีการใช้ประโยชน์จากรูปแบบภาษาที่ก้าวหน้าของจีนในฮาร์ดแวร์ของคุณเองโดยใช้ Ollama และ OpenWebui ไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิจัย AI หรือผู้ที่ชื่นชอบการจัดเก็บข้อมูลด้วยตนเองเตรียมที่จะปลดล็อกความสามารถทางทฤษฎีระดับองค์กรในท้องถิ่น

ทำไม Deepseek R1 ถึงกำหนดทิวทัศน์ของโอเพนซอร์ส AI

พัฒนาโดย AI Pioneer Deepsek ของจีนโมเดล R1 (ตีพิมพ์ในเดือนมกราคม 2568) แสดงถึงการก้าวกระโดดควอนตัมในทฤษฎีการให้เหตุผล:

• แก้ปัญหาเช่นคน: แบ่งงานเป็นกระบวนการของแต่ละขั้นตอน
• AGI ที่มีศักยภาพ: มาตรฐานคู่แข่งของรุ่นปิดของ Openai
• ความยืดหยุ่นของฮาร์ดแวร์: การกลั่นตัวเองใน GPU ของผู้บริโภค
• ออกแบบความโปร่งใส: น้ำหนักเพื่อเปิดความร่วมมือการเรียนรู้

ซึ่งแตกต่างจาก AI ของ บริษัท ทึบแสงสถาปัตยกรรมของ Deepseek R1 เชิญการกำกับดูแลซึ่งเป็นสิ่งที่หายากในการต่อสู้ AI ลับในวันนี้

ทีละขั้นตอน: ปรับใช้ Deepseek R1 ผ่าน Ollama & OpenWebui

ข้อกำหนดเบื้องต้น–

• Dockerized Ollama + การตั้งค่า OpenWebuis
• GPU NVIDIA (2080 TI หรือใหม่แนะนำ)
• 16GB+ VRAM สำหรับพารามิเตอร์ 14B

การตั้งค่ากระบวนการทำงาน–

1. แนะนำอินเทอร์เฟซของ OpenWebui
2. ค้นหา “Deepseek-R1” ในห้องสมุดโมเดล
3. เลือกตัวแปรของคุณ (7b, 14b ฯลฯ )
4. คลิก กรรไกร เพื่อเริ่มดาวน์โหลด

Pro Tip: Start with the 8B model for optimal speed/accuracy balance on mid-tier GPUs.

ฮาร์ดแวร์ลึก: สิ่งที่คุณต้องใช้ในการวิ่งลึกลงไปอย่างราบรื่น

ขนาดรุ่น	GPU ขั้นต่ำ	vram	ความเร็ว (รหัสแจ้งเตือน/วินาที)
7b	RTX 3060	8GB	90-110
8B	RTX 2080 TI	11GB	70-85
14b	RTX 3090	24GB	40-50

ตรวจสอบในโลกแห่งความเป็นจริง: 2080 TI ถูกครอบงำด้วยรหัสการแจ้งเตือน 78/วินาทีในรุ่น 8B ที่สามารถเตรียมไว้สำหรับ APIs ในคลาวด์!

แบบจำลองการถอดรหัสแบบจำลอง: จากการกลั่นไปจนถึงไขมันเต็ม R1

เข้าใจองค์ประกอบของ B”–

• 7b/8b: เหมาะสำหรับแชทจริงเวลาจริง
• 14b: การวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน
• R1 Original (300B+): ตัวบ่งชี้ห้องปฏิบัติการวิจัย

คำอธิบายการกลั่น–

เทคนิคพิเศษของ Deepseek ช่วยลดรุ่น 40 เวลาในขณะที่รักษาความเป็นไปได้ 95% ลองคิดดูราวกับว่ามันถูกบีบอัดโดยไม่สูญเสียคุณภาพ

คุณลักษณะการคิดของ”: ทำไมความโปร่งใสจึงสำคัญ

เมื่อ Deepseek แสดง:

(THINKING) Analyzing user query...
(THINKING) Cross-referencing training data...

ไม่เพียง แต่ความละเอียดอ่อน แต่นี่คือ ใครสามารถอธิบายได้ ในการดำเนินการ:

1. การตัดสินใจเปิดรับแสงลอจิก
2. ช่วยในการลบภาพหลอนแบบจำลอง
3. สอนผู้ใช้เกี่ยวกับ AI

ขั้นสูง: Run Deepseek R1 Original (ไม่ใช่สำหรับหัวใจที่อ่อนแอ)

ในขณะที่โมเดลการกลั่นของ Ollama เปล่งประกายสำหรับการใช้งานจริงนักวิจัยที่จุกจิกสามารถพยายามเรียกใช้พารามิเตอร์ทั้งหมด 300B+ R1:

ขอ–

• 8x A100 GPU (แต่ละ VRAM 80GB)
• การเพิ่มประสิทธิภาพที่กำหนดเองของ CODA
• ความอดทน (3-5 นาทีสำหรับการตอบสนองแต่ละครั้ง)

Warning: Unsloth’s experimental workflow reduces VRAM needs by 70%, but stability isn’t guaranteed.

ทำไมสิ่งนี้จึงสำคัญสำหรับอนาคต

กลยุทธ์การเปิดน้ำหนักของ Deepseek เพื่อเร่งการพัฒนา AGI สามครั้ง:

1. การเข้าถึงการศึกษา: มหาวิทยาลัยทั่วโลกกำลังสำรวจสถาปัตยกรรมของ R1
2. การควบคุมท้องถิ่น: เพิกเฉยต่อข้อ จำกัด ของบริการคลาวด์ทางการเมือง
3. การตรวจสอบทางจริยธรรม: ทุกคนสามารถตรวจสอบปัญหาผิด/ความปลอดภัย

เริ่มต้นวันนี้: เข้าร่วมที่เก็บของ Revolution AI

1. การปรับใช้: ทำตามคำแนะนำสำหรับเราสำหรับการตั้งค่า Ollama
2. การทดลอง: เปรียบเทียบโมเดลเอาท์พุท 7b กับ 14b
3. มีส่วนช่วย: ส่งการปรับปรุงผ่าน GitHub ของ Deepseek

การพิจารณาคดีครั้งสุดท้าย: Deepseek R1 เกินจริงหรือไม่?

ข้อได้เปรียบ–

• Llama 3 ที่โดดเด่นใน Rogic Riddles
• ความโปร่งใสที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนสำหรับชั้นเรียน
• สามารถขยายจากคนงานอดิเรกไปจนถึงฮาร์ดแวร์ธุรกิจ

ข้อเสีย–

• เส้นโค้งการเรียนรู้เชิงลาดสำหรับผู้ใช้ที่ไม่ใช่เทคนิค
• สนับสนุนการพูดได้หลายภาษา จำกัด (ภาษาจีนโฟกัส/ภาษาอังกฤษ)

ในโลกที่ความก้าวหน้าของ AI ส่วนใหญ่เกิดขึ้นหลังประตูปิด Deepseek R1 เป็นข้อยกเว้นการปฏิวัติ โดยการแต่งงานกับจริยธรรมโอเพ่นซอร์สด้วยประสิทธิภาพขั้นสูงไม่เพียง แต่เป็นแบบจำลอง AI เท่านั้น แต่ยังเป็นการประกาศสำหรับปัญญาประดิษฐ์ที่เป็นประชาธิปไตย

การเคลื่อนไหวของคุณ: ลาก deepseek-r1:8b โมเดลวันนี้และประสบการณ์ในวันพรุ่งนี้เกี่ยวกับข้อกำหนดของคุณ

–

div class = “การตั้งครรภ์”>

–

H1> บทสรุป Deepseek R1 AI: ปรับใช้ LLM ในท้องถิ่นกับ Ollama & OpenWebui กำลังเปิดประตูสำหรับการแข่งขัน AI Democrat ขั้นสูง ด้วยการใช้ Ollama และ OpenWebui คุณสามารถใช้ประโยชน์จากรูปแบบภาษาที่ก้าวหน้าของจีนด้วยฮาร์ดแวร์ของคุณเอง สิ่งนี้ไม่เพียง แต่น่าสนใจสำหรับนักวิจัย AI เท่านั้น แต่ยังเป็นโอกาสสำหรับผู้ที่ชื่นชอบการจัดเก็บข้อมูลด้วยตนเองในการค้นพบความสามารถทางทฤษฎีของระดับองค์กรในท้องถิ่น
ดูรายละเอียดและการลงทะเบียน