Deepseek R1 0528の使い方について語ろう

[名無しさん]

Redditのr/LocalLLaMAで「Deepseek R1 0528の使い方」というスレッドが立っていました。ローカルLLMとしての運用方法、コスト、プライバシー、ベンチマーク比較などが議論されています。

[名無しさん]

Deepseek R1って結構評判良いよね。でも0528版って何が変わったんだろう？

[名無しさん]

前より推論が安定したって聞いた。ただし量子化しないとVRAMが重い。

[名無しさん]

ローカルで動かすならコスパとプライバシーのバランスが大事。クラウドAPIはやっぱり高い。

[名無しさん]

そうそう、APIだとコードを外に出すのが怖い。ローカルなら安心。

[名無しさん]

そもそもDeepseekって中国企業だし、監視とか大丈夫なの？

[名無しさん]

そこは個人利用ならローカルで閉じてれば問題ないでしょ。モデル自体はオープンなんだし。

[名無しさん]

それでも学習データに中国のフィルターが入ってる可能性はあるから注意。

[名無しさん]

ベンチマークではLlama 3.1と互角って話もあるけど、コード生成はDeepseekの方が得意って声が多い。

[名無しさん]

実際に使ってみたけど、コード補完はかなり正確。日本語も問題なく出力できた。

[名無しさん]

インストール方法がわからん。公式サイト見てもよくわからんかった。

[名無しさん]

OllamaかLM Studioで簡単に試せるよ。gguf形式のモデルが配布されてる。

[名無しさん]

ああ、それなら俺もできそう。ありがとう。

[名無しさん]

コスト面だと、RTX 4090一枚で7Bモデルなら余裕らしい。大きいのはマルチGPU必要。

[名無しさん]

VRAM足りない人は4bit量子化で何とかしてる。品質もそんなに落ちないって。

[名無しさん]

このモデル、APIで使うよりローカルの方が速度出る場合もあるみたい。

[名無しさん]

そうなの？じゃあわざわざ課金する必要ないかもね。

[名無しさん]

でもファインチューニングとか考えるとAPIの方が楽だよね。

[名無しさん]

ファインチューニングするならクラウドGPU借りた方が現実的。

[名無しさん]

とにかく試してみたいなら、Hugging Faceからモデル落としてきてgguf変換するのがおすすめ。

[名無しさん]

変換が面倒ならもうビルド済みggufが転がってるからそれ使えばいいよ。

[名無しさん]

結論：Deepseek R1 0528はコスパ良し、プライバシーも守れる、コード得意。ただし中国製なので注意は必要。

[投稿者]

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