この記事で学べること

  • DeepSeek-R1をローカルPCに導入する最短の手順
  • Pythonを使用して推論プロセス（思考プロセス）を確認する方法
  • 自分のPCスペックに合わせた最適なモデルサイズの選び方

前提条件

  • インターネット接続環境
  • 8GB以上のRAMを搭載したPC（GPU搭載推奨ですが、CPUでも動作可能です）
  • Python 3.10以上がインストールされていること

Step 1: 環境準備

まずは、ローカルLLMを動かすための最もポピュラーで簡単なツールである「Ollama」をインストールします。元SIerの私から見ても、このツールの手軽さは革命的だと思います。

以下のコマンドをターミナル（またはコマンドプロンプト）で実行して、DeepSeek-R1をダウンロードします。

# DeepSeek-R1の8Bモデルをダウンロードして起動
ollama run deepseek-r1:8b

みなさんは、モデルのサイズ選びで迷ったことはありませんか？DeepSeek-R1は1.5Bから671Bまで幅広く用意されています。一般的なノートPCなら1.5Bや7B（8B）、VRAMが豊富なゲーミングPCなら14Bや32Bを試すのが個人的なオススメです。

Step 2: 基本設定

次に、PythonからDeepSeek-R1を制御するための設定を行います。ライブラリとして「ollama-python」を使用します。

# 必要なライブラリのインストール
pip install ollama

次に、思考プロセス（Chain of Thought）を含めてレスポンスを取得するためのコードを記述します。DeepSeek-R1の最大の特徴は、答えを出す前に「うーん、これはこうかな？」と考えるプロセスが見えることですよね。

import ollama

# モデルの指定（Step 1でダウンロードしたもの）
model_name = "deepseek-r1:8b"

def chat_with_r1(prompt):
    response = ollama.chat(
        model=model_name,
        messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}]
    )
    return response['message']['content']

# テスト実行
if __name__ == "__main__":
    user_input = "「1から100までの素数を合計するPythonコードを書いて」"
    print(chat_with_r1(user_input))

Step 3: 実行と確認

作成したスクリプトを実行してみましょう。DeepSeek-R1が回答を生成する際、タグで囲まれた思考内容が出力されるはずです。

  1. ターミナルで python your_script_name.py を実行します。
  2. 出力結果を確認します。

正直なところ、1年前のリリース当初はここまでスムーズに動くとは思っていませんでした。今のローカル環境の充実ぶりには驚かされますね。みなさんも、出力された「思考の跡」をじっくり読んでみてください。AIがどうやって論理を組み立てているのかが分かって、非常に面白いですよ。

よくあるエラーと対処法

エラー1: Out of Memory (OOM)

Error: model requires more VRAM than available

解決策: このエラーは、グラフィックボードのメモリが足りない場合に発生します。より小さいパラメータのモデル（例: deepseek-r1:1.5b）に変更して試してみてください。

エラー2: 接続拒否 (Connection Refused)

requests.exceptions.ConnectionError: HTTPConnectionPool...

解決策: Ollamaのサービスがバックグラウンドで起動していない可能性があります。メニューバーやタスクバーでOllamaのアイコンが表示されているか確認し、未起動ならアプリを再起動してください。

まとめ

DeepSeek-R1のリリースから1年。当時は「中国発の凄いモデルが出た」と話題になりましたが、今ではこうして誰でも簡単に手元で動かせるようになりました。

技術の進歩は本当に早いですね。SIer時代、これだけの推論能力を持つシステムを構築しようと思ったら、どれだけのコストと時間がかかったか…。そんなことを考えると、今の環境は魔法のようです。

みなさんも、ぜひ自分専用の推論AIをローカルで飼い慣らしてみてください。この記事がその第一歩になれば嬉しいです。

📚 さらに学習を深めるためのリソース

この記事の内容をより深く理解するために、以下の書籍・教材がおすすめです：

🔍 Amazonで「RTX4060 グラフィックボード, ローカルLLM 入門書」を検索 🔍 楽天で検索

※上記リンクはアフィリエイトリンクです。