Chạy một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) mà không cần kết nối internet nghe có vẻ là một ý tưởng tuyệt vời, nhưng thường đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ và đắt đỏ. Tuy nhiên, điều này không phải lúc nào cũng đúng: mô hình R1 của DeepSeek là một lựa chọn hữu ích cho các thiết bị có cấu hình thấp hơn và đáng ngạc nhiên là nó cũng rất dễ cài đặt. thuthuat360.net sẽ cùng bạn khám phá cách DeepSeek-R1 có thể trở thành trợ lý AI cá nhân offline, mang lại sự tiện lợi, quyền riêng tư và khả năng kiểm soát dữ liệu mà không phụ thuộc vào các dịch vụ đám mây. Đây là giải pháp lý tưởng cho những ai muốn trải nghiệm sức mạnh của AI ngay trên chiếc laptop của mình.
AI Chatbot Cục Bộ Là Gì và Tại Sao Cần Đến Nó?
Khi bạn sử dụng các chatbot AI trực tuyến như ChatGPT, các yêu cầu của bạn được xử lý trên máy chủ của OpenAI, có nghĩa là thiết bị của bạn không phải chịu tải nặng. Bạn cần có kết nối internet liên tục để giao tiếp với các chatbot AI và bạn không bao giờ kiểm soát hoàn toàn dữ liệu của mình. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cung cấp năng lượng cho các chatbot AI như ChatGPT, Gemini, Claude, v.v., đòi hỏi tài nguyên cực lớn để chạy vì chúng dựa vào GPU với rất nhiều VRAM. Đó là lý do tại sao hầu hết các mô hình AI đều dựa trên đám mây.
Một chatbot AI cục bộ được cài đặt trực tiếp trên thiết bị của bạn, giống như bất kỳ phần mềm nào khác. Điều đó có nghĩa là bạn không cần kết nối internet liên tục để sử dụng chatbot AI và có thể gửi yêu cầu bất cứ lúc nào. DeepSeek-R1 là một LLM cục bộ có thể được cài đặt trên nhiều thiết bị. Mô hình 7B (bảy tỷ tham số) được chắt lọc của nó là một phiên bản nhỏ hơn, được tối ưu hóa, hoạt động tốt trên phần cứng tầm trung, cho phép tôi tạo phản hồi AI mà không cần xử lý đám mây. Nói một cách đơn giản, điều này có nghĩa là phản hồi nhanh hơn, quyền riêng tư tốt hơn và kiểm soát hoàn toàn dữ liệu của tôi.
Hướng Dẫn Cài Đặt DeepSeek-R1 Trên Laptop Của Bạn
Chạy DeepSeek-R1 trên thiết bị của bạn khá đơn giản, nhưng hãy nhớ rằng bạn đang sử dụng phiên bản ít mạnh mẽ hơn so với chatbot AI dựa trên web của DeepSeek. Chatbot AI của DeepSeek sử dụng khoảng 671 tỷ tham số, trong khi DeepSeek-R1 có khoảng 7 tỷ.
Bạn có thể tải xuống và sử dụng DeepSeek-R1 trên máy tính bằng cách làm theo các bước sau:
Mô hình AI DeepSeek-R1 hoạt động trong cửa sổ Terminal sau khi cài đặt bằng Ollama.
- Truy cập trang web của Ollama và tải xuống phiên bản mới nhất. Sau đó, cài đặt nó trên thiết bị của bạn như bất kỳ ứng dụng nào khác.
- Mở Terminal (hoặc Command Prompt trên Windows) và nhập lệnh sau:
ollama run deepseek-r1:7bLệnh này sẽ tải mô hình DeepSeek-R1 7B về máy tính của bạn, cho phép bạn nhập các truy vấn vào Terminal và nhận phản hồi. Nếu bạn gặp vấn đề về hiệu suất hoặc treo máy, hãy thử sử dụng mô hình ít đòi hỏi hơn bằng cách thay thế 7b bằng 1.5b trong lệnh trên.
Mặc dù mô hình hoạt động hoàn hảo trong Terminal, nhưng nếu bạn muốn một giao diện người dùng (UI) đầy đủ tính năng với định dạng văn bản phù hợp như ChatGPT, bạn cũng có thể sử dụng một ứng dụng như Chatbox.
Đánh Giá Thực Tế: DeepSeek-R1 Hoạt Động Hiệu Quả Đến Đâu Khi Chạy Cục Bộ?
Như đã đề cập trước đó, các phản hồi sẽ không tốt (hoặc nhanh!) bằng những phản hồi từ chatbot AI trực tuyến của DeepSeek vì nó sử dụng một mô hình mạnh mẽ hơn và xử lý mọi thứ trên đám mây. Nhưng hãy cùng xem các mô hình nhỏ hơn hoạt động tốt đến mức nào.
Giải Quyết Các Bài Toán Phức Tạp
Để kiểm tra hiệu suất của mô hình tham số 7B, tôi đã cung cấp cho nó một phương trình và yêu cầu nó giải tích phân. Tôi khá hài lòng với hiệu suất của nó, đặc biệt là vì các mô hình cơ bản thường gặp khó khăn với toán học.
Tôi phải thừa nhận đây không phải là câu hỏi phức tạp nhất, nhưng đó chính xác là lý do tại sao việc chạy một LLM cục bộ lại hữu ích đến vậy. Đó là việc có sẵn một công cụ để xử lý các truy vấn đơn giản ngay lập tức thay vì phải dựa vào đám mây cho mọi thứ.
Gỡ Lỗi Mã Nguồn (Debugging Code)
Một trong những công dụng tốt nhất mà tôi nhận thấy khi chạy DeepSeek-R1 cục bộ là cách nó giúp ích cho các dự án AI của tôi. Nó đặc biệt hữu ích vì tôi thường viết mã trên các chuyến bay khi không có kết nối internet và tôi rất tin tưởng vào các LLM để gỡ lỗi. Để kiểm tra mức độ hoạt động của nó, tôi đã cung cấp cho nó đoạn mã này với một lỗi ngớ ngẩn được thêm vào một cách cố ý.
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1) y = np.array([2, 4, 6, 8, 10]) <p>model = LinearRegression() model.fit(X, y) </p><p>new_X = np.array([6, 7, 8]) prediction = model.predict(new_X)</p>Nó đã xử lý đoạn mã một cách dễ dàng, nhưng hãy nhớ rằng tôi đang chạy thử nghiệm này trên một chiếc MacBook Air M1 với chỉ 8GB Unified Memory. (Unified Memory được chia sẻ giữa CPU, GPU và các bộ phận khác của SoC.)
DeepSeek-R1 gỡ lỗi và sửa chữa mã Python bị lỗi, thể hiện khả năng hỗ trợ lập trình.
Khi một IDE (môi trường phát triển tích hợp) được mở và nhiều tab trình duyệt đang chạy, hiệu suất của MacBook của tôi đã bị ảnh hưởng nghiêm trọng – tôi đã phải buộc thoát tất cả các ứng dụng để nó phản hồi trở lại. Nếu bạn có 16GB RAM hoặc thậm chí là một GPU tầm trung, bạn có thể sẽ không gặp phải những vấn đề này.
Tôi cũng đã thử nghiệm nó với các cơ sở mã lớn hơn, nhưng nó bị kẹt trong một vòng lặp suy nghĩ, vì vậy tôi sẽ không hoàn toàn dựa vào nó để thay thế các mô hình mạnh mẽ hơn. Tuy nhiên, nó vẫn hữu ích để nhanh chóng tạo các đoạn mã nhỏ.
Khả Năng Giải Đố và Tư Duy Logic
Tôi cũng tò mò muốn xem mô hình này xử lý các câu đố và suy luận logic tốt đến mức nào, vì vậy tôi đã thử nghiệm nó với bài toán Monty Hall, nó đã giải quyết dễ dàng, nhưng tôi thực sự bắt đầu đánh giá cao DeepSeek vì một lý do khác.
DeepSeek-R1 giải thích bài toán Monty Hall, minh họa khả năng tư duy logic và giải đố của AI.
Như đã thể hiện trong ảnh chụp màn hình, nó không chỉ đưa ra câu trả lời mà còn hướng dẫn bạn toàn bộ quá trình tư duy, giải thích cách nó đi đến giải pháp. Điều này làm rõ rằng nó đang suy luận qua vấn đề chứ không chỉ đơn thuần là gọi lại một câu trả lời đã ghi nhớ từ dữ liệu đào tạo của nó.
Hạn Chế Trong Công Việc Nghiên Cập Nhật Thông Tin
Một trong những nhược điểm lớn nhất của việc chạy một LLM cục bộ là giới hạn kiến thức đã lỗi thời của nó. Vì nó không thể truy cập internet, việc tìm kiếm thông tin đáng tin cậy về các sự kiện gần đây có thể là một thách thức. Hạn chế này đã rõ ràng trong quá trình thử nghiệm của tôi, nhưng nó còn trở nên tệ hơn khi tôi yêu cầu một cái nhìn tổng quan ngắn gọn về chiếc iPhone nguyên bản – nó đã tạo ra một phản hồi vừa không chính xác vừa vô tình hài hước.
Chiếc iPhone đầu tiên rõ ràng không ra mắt với iOS 5, cũng không phải ra đời sau “iPhone 3” không tồn tại. Nó đã sai gần như mọi thứ. Tôi đã thử nghiệm nó với một vài câu hỏi cơ bản khác, nhưng sự thiếu chính xác vẫn tiếp diễn.
Kết Luận: Tương Lai Của AI Cục Bộ và DeepSeek-R1
Sau khi DeepSeek gặp sự cố vi phạm dữ liệu, việc biết rằng tôi có thể chạy mô hình này cục bộ mà không phải lo lắng về việc dữ liệu của mình bị lộ ra ngoài đã mang lại cảm giác an tâm. Mặc dù nó không hoàn hảo, nhưng việc có một trợ lý AI ngoại tuyến là một lợi thế rất lớn. thuthuat360.net kỳ vọng sẽ thấy nhiều mô hình như thế này được tích hợp vào các thiết bị tiêu dùng như điện thoại thông minh, đặc biệt là sau những trải nghiệm ban đầu chưa thật sự ấn tượng với Apple Intelligence.
Việc chạy AI cục bộ không chỉ mang lại sự riêng tư và kiểm soát dữ liệu mà còn mở ra cánh cửa cho nhiều ứng dụng sáng tạo mà không cần phụ thuộc vào kết nối mạng. Hãy thử cài đặt DeepSeek-R1 trên thiết bị của bạn ngay hôm nay để khám phá những tiện ích mà công nghệ AI cục bộ mang lại. Đừng quên để lại bình luận và chia sẻ trải nghiệm của bạn với thuthuat360.net nhé!
