OllamaでDeepSeekをローカル実行用に設定する方法

もし以下を望んでいる場合です DeepSeek を Ollama で設定する ローカルマシン上でLLMのパワーアクセスを実現するためのガイドです。Ollama はローカルでオープンソースモデルを実行する際に非常に簡単な操作を提供し、DeepSeek のバリエーションは優れたパフォーマンスを実現します。以下のステップで、これらのモデルを個人環境に統合する方法を詳しく説明します。本記事では、インストール方法、適切な重みの選定、および最初のリクエストの実行について取り上げ、すぐに実験を開始できるようになります。

🚀 前提条件：お使いのシステムにOllamaがインストールされていること

モデル DeepSeek に特化した設定を進める前に、まず Ollama 自体をインストールする必要があります。Ollama は軽量なツールで、ローカル環境でのLLMの実行をクラシカルなアプリケーションを使用するのと同様に簡単に行うことができます。それは pull と run バックグラウンドに効率的にモデルを搭載する https://ollama.com/.

インストールの一般的な手順：

1. ダウンロード： Ollama の公式サイトにアクセスし、あなたのシステム（macOS、Linux、またはWindows）に合ったバージョンをダウンロードしてください。
2. インストール方法： システムに応じた指示に従ってください。macOSまたはLinuxでは、通常、提供されたスクリプトの単純な実行で済みます。Linuxにおけるアーキテクチャの詳細な技術情報については、 Ollama の GitHub.
3. 確認： インストール後、ターミナルを開き、入力してください ollama --versionバージョンが表示される場合、Ollama はローカルで動作し、追加の重い依存関係を必要としないように正しく設定されています。

重要な点として、DeepSeekモデルの実行の成否は、利用可能なハードウェアリソース、特にグラフィックカードのVRAM、またはCPUのみを使用する場合のシステムRAMに大きく依存します。例えば、より大きなモデルを実行するには、 DeepSeek V4 Pro 1.6T (Q4で約960GBを必要とする)、非常に高いスペックの環境が必要です https://quelllm.fr/modele/deepseek-v4-pro.

🔍 お使いのハードウェアに合ったDeepSeekモデルを選ぶ

DeepSeek は複数のアーキテクチャとサイズを提供しており、それぞれが異なる用途やハードウェアの制約に最適化されています。モデルの選定は、注文を開始する前に非常に重要です。 ollama run。当サイトのカタログで掲載している、用途に合った選択肢をいくつか検討します カタログ.

選定要因：

• サイズ（パラメータ）： モデルが大きいほど、理論的な推論能力は高くなるが、VRAM要件も大きくなる。たとえば、比較 DeepSeek V3 671B à GLM 5 744B-A40B により、モデルの規模による基本性能の違いを評価できます。compare deepseek v3 671b vs glm 5 744b。
• 量子化（Q4、Q5など）： 量子化は重みの精度を低下させ、メモリーエンベントを劇的に削減します。このようなモデルには、 DeepSeek V4 Flash 284B は、モデルサイズに対して高い性能を発揮するように設計されています https://quelllm.fr/modele/deepseek-v4-flash.
• 使用例： 高度なコーディング機能が必要な場合は、一般版よりも専門的なバリエーションが適している場合があります。たとえば、コーディングに関しては、以下のモデルなどが推奨されます。 Kimi K2.7 Code は比較対象として適しています。

例えば、VRAMが中程度のマシンでは、より小さいモデルまたは高量子化モデルを検討できます。 DeepSeek V4 Pro 1.6T異なるアーキテクチャ間の詳細な比較については、私たちの「deepseek v32 と deepseek r1 671b の比較」ページをご覧ください。

⚙️ 設定手順：OllamaでDeepSeekを起動する

Ollamaをインストールすれば、モデルを「設定」して起動するコマンドは非常に簡単です。他のフレームワークのような複雑な設定ファイルは必要ありません。Ollamaに対応したレジストリから取得（pull）したいモデルの名前を指定するだけです。

典型的な例：

テストしたい場合は DeepSeek V3 671B、ターミナルで実行するコマンドは、次のようになります： ollama run deepseek-v3:671b。正確なタグ(例: :671b）は、DeepSeekモデルをOllamaと互換性のあるGGUF形式に変換したコミュニティによって異なります。

Ollamaはその後、次の処理を自動的に行います：1. モデルの重みがローカルに存在するか確認します。2. 存在しない場合は、必要なファイルをダウンロードします（モデルのサイズや接続環境によっては時間がかかります）。この規模のモデルには、十分な通信帯域幅が推奨されます。 https://github.com/ggerganov/llama.cpp. 3. 使用可能なリソースでモデルをシステムのメモリにロードします。4. インタラクティブなチャットインターフェースを提供し、開始して対話を行います。 DeepSeek V3 671B.

より小さなモデルの場合、例えば私たちが見ているアーキテクチャに基づくものについては Mistral Medium 3.5 128B （メモリが少ない場合には、よい出発点となるかもしれません）なら、ダウンロードと読み込みは大幅に速くなります。

🛠️ ローカルパフォーマンス最適化

ローカルLLMの使い勝手は、最適化に大きく左右されます。トークン/秒で測る処理速度を最大限に高めるには、複数の要因が関わります：

• 量子化（Q）： 適切な量子化を選ぶことで、サイズと品質の最適なバランスを取れます。例えば、 DeepSeek V4 Flash 284B は効率的に動作するよう設計されています。量子化の精度は直接的に推論のニュアンスに影響を与えます。
• GPUによる加速： Ollamaがグラフィックカードを正しく使用していることを確認してください（CUDA、MacではMetalを使用）。そのためには、ドライバーを最新の状態にしておく必要があることが多く、特にNVIDIA環境で処理速度を最大化する場合は重要です。 https://docs.nvidia.com/cuda/.
• コンテキストウィンドウ : 大きなコンテキストウィンドウを持つモデル、例えば DeepSeek V4 Pro 1.6T （ctx 1000000）は、長時間のセッションでKVキャッシュの管理に起因するメモリリークや速度低下を避けるため、より高度なメモリ管理が必要になる場合があります。

パフォーマンスに関する問題に遭遇した場合や、特定のハードウェアに最適化された代替案を検討したい場合は、ローカル LLM 最適化ガイドをご覧ください。異なるモデル間のパフォーマンスを比較することは常に重要であり、たとえば、 DeepSeek V3 671B avec GLM 5 744B-A40B deepseek v3 671b と glm 5 744b の比較。

❓ DeepSeek および Ollama の設定に関するよくある質問

Q：8GB VRAMの個人用PC向けに推奨される DeepSeek モデルはどれですか？

リソースが限られたマシンでは、高度に量子化されたモデルまたはより小型の代替モデルをターゲットにすることが推奨されます。ただし DeepSeek 大規模なバージョンを提供しており、次のようなモデルを試すこともできます： dots.llm1 Instruct (VRAM Q4 ~85 GB) が可能であれば、それを利用したり、私たちのカタログに掲載されている他の軽量アーキテクチャを検討してください。 カタログ.

Q：OllamaでDeepSeekモデルに使うタグは、どうすれば分かりますか？

タグの正確な名前（例： :671b または :v4) は、Ollama 互換のGGUFファイルを公開したコミュニティに依存します。Hugging Face上のコミュニティリポジトリを確認することをお勧めします。 https://quelllm.fr/modele/deepseek-v32 モデルのベースと初期仕様を理解するためです。

Q：DeepSeekのモデルはすべてパーミッシブライセンスで提供されていますか？

ライセンスはバージョンによって異なります。たとえば、 DeepSeek V4 Pro 1.6T は MIT ライセンスで提供されていますが、他のバージョンには DeepSeek 独自のライセンスが適用される場合があります。商用利用の前に、当サイトのモデルページの「ライセンス」セクションを必ず確認してください https://quelllm.fr/modele/deepseek-v4-pro.

Q：コンテキストサイズ（ctx）はDeepSeekの使用にどのような影響を与えますか？

コンテキストウィンドウは、モデルが会話中に「記憶」できる情報の量を決定します。大きな ctx そのようなものと同様に DeepSeek V4 Pro 1.6T 非常に長い分析が可能になりますが、追加のトークンを一つずつ GPU メモリや RAM に保存する必要があるため、最初にモデルを読み込むだけの場合と比べて、必要なメモリ量が大幅に増えます。

Q：DeepSeek を Ollama と組み合わせて Mac（Apple シリコン）環境で使用できますか？

はい、Ollama は Apple シリコン向けに最適化されており、Metal を利用して計算を高速化しています。これにより、大きなモデル、例えば、 MiMo V2 Flash (VRAM Q4 ~185 GB) において、これらのアーキテクチャ上で効率的に実現可能 https://quelllm.fr/modele/mimo-v2-flash.

Q：DeepSeekのFlash版とPro版の違いは？

「Flash」の各バリエーションは一般に、メモリ要件を抑えつつ高速に推論できるよう最適化されています。一方、「Pro」版（例えば DeepSeek V4 Pro 1.6T) は推論の深さおよび最大コンテキスト長に注力しており、リソース消費が高くなるという代償があります https://quelllm.fr/modele/deepseek-v32.

💡 結論：OllamaでローカルのDeepSeekを使いこなす

これらのステップを実施することで、あなたは以下の鍵を得ます DeepSeek を Ollama で設定する そして、自分のローカルLLMラボを始められます。手順はシンプルです。Ollamaをインストールし、お使いのリソースに適したDeepSeekのバージョンを選ぶ（当サイトのカタログを参照： https://quelllm.fr/catalogue), その後、コマンドを実行してください ollama run。さらに実験を進め、異なるモデルファミリーの性能を比較するには、当サイトの専用比較ツール「compare」をご覧ください。