Com executar DeepSeek R1 al teu Raspberry Pi 5 pas a pas

Última actualització: 06/02/2025

  • DeepSeek R1 és un model de IA open source que es pot executar en maquinari local amb certes limitacions.
  • La Raspberry Pi 5 només pot executar versions reduïdes del model, ja que el model complet necessita maquinari potent.
  • Es poden fer servir models destil·lats per millorar-ne l'eficiència i adaptar-los a dispositius amb menys recursos.
  • Truca.cpp i Open WebUI són eines clau per executar DeepSeek R1 a local de forma accessible.
Com executar DeepSeek R1 al teu Raspberry Pi 5

Com executar DeepSeek R1 a la teva Raspberry Pi 5? Es pot fer? Ho veurem. Des de l'arribada dels models d'intel·ligència artificial open source, molts entusiastes han buscat maneres d'executar-los als dispositius propis. Un dels més prometedors és DeepSeek R1, un model desenvolupat a la Xina que ha demostrat competir amb les opcions més avançades de l'OpenAI. Tot i això, la gran pregunta és la següent.

La resposta ràpida és sí, però amb certes limitacions. En aquest article analitzarem en detall què es necessita per fer-ho funcionar, com configurar-ho y quin resultat es pot esperar depenent del maquinari disponible. Anem allà amb l'article sobre com executar DeepSeek R1 a la teva Raspberry Pi 5. Recorda que usant el cercador de Tecnobits, trobaràs més informació sobre Raspberry i altre maquinari o programari.

Què és DeepSeek R1 i què ho fa especial?

Com executar DeepSeek R1 al teu Raspberry Pi 5

DeepSeek R1 és un model d'IA de codi obert que ha sorprès la comunitat gràcies a la seva eficiència y rendiment. A diferència de molts altres models, ofereix la possibilitat d'executar-se en maquinari local, cosa que el converteix en una alternativa interessant a solucions al núvol com ChatGPT.

Contingut exclusiu - Clic Aquí  Com Descarregar Autocad

No obstant això, el model més complet, el DeepSeek R1 671B, ocupa més de 400 GB i necessita múltiples targetes gràfiques dalt rendiment per funcionar correctament. Encara que la versió completa és inassolible per a la majoria, existeixen versions destil·lades que es poden executar en maquinari més modest com una Raspberry Pi.

Si t'agrada el món de les Raspberry a Tecnobits tenim molta informació sobre aquest maquinari. Per exemple, et portem aquesta notícia en què parlem sobre Raspberry Pi Pico: la nova placa que val només 4 euros.

Executant DeepSeek R1 a una Raspberry Pi 5

Raspberry

La Raspberry Pi 5 és un minipc potent en comparació de les seves predecessores, però encara té limitacions significatives quan es tracta d'intel·ligència artificial. Per fer que DeepSeek R1 funcioni en aquest dispositiu, cal recórrer a versions més lleugeres del model.

Requisits previs

  • Una Raspberry Pi 5 amb almenys 8 GB de RAM.
  • Una targeta microSD de alta capacitat i velocitat per emmagatzemar els fitxers necessaris.
  • Un sistema operatiu basat en Linux, com Raspberry Pi OS o Ubuntu.
  • Connexió a internet per descarregar els fitxers del model.
  • Accés a una terminal per instal·lar i executar el programari necessari.

Ara ja tenim tot el necessari per començar a saber com executar DeepSeek R1 al teu Raspberry Pi 5.

Instal·lació dels components clau

Per executar DeepSeek R1 a Raspberry Pi, cal instal·lar un conjunt d'eines clau. A continuació, expliquem pas a pas com fer-ho.

Contingut exclusiu - Clic Aquí  Com puc mesurar l'àrea d'un lloc a Google Earth?

1. Instal·lació de Flama.cpp

Llama.cpp és un programari que permet executar models de IA de manera eficient en dispositius amb recursos limitats. Per instal·lar-lo, utilitza les ordres següents:

sudo apt update && sudo apt upgrade -i sudo apt install git cmake build-essential -i git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git cd llama.cpp make

Aquest procés descarregarà i compilarà l'eina al teu Raspberry Pi.

2. Descàrrega del model DeepSeek R1 destil·lat

Per garantir un rendiment manejable a Raspberry Pi 5, es recomana fer servir la versió DeepSeek R1 1.5B, que té una mida d'aproximadament 1 GB.

Pots descarregar-lo des de Hugging Face amb la següent comanda a Python:

from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download(repo_id='DeepSeek-R1-1.5B', local_dir='DeepSeek-R1')

3. Configuració i execució del servidor

Un cop descarregat el model, el pas següent és executar-lo amb Llama.cpp. Fes servir la següent ordre:

./crida-server --model /ruta_a_el teu_model/DeepSeek-R1-1.5B.gguf --port 10000 --ctx-size 1024 --n-gpu-layers 40

Si tot ha anat bé, el servidor estarà corrent a http://127.0.0.1:10000.

4. Integració amb Open WebUI

Open Webui

Per facilitar la interacció amb el model, Open WebUI és una interfície gràfica que permet enviar preguntes i rebre respostes sense necessitat d'escriure ordres manualment. Per connectar-lo amb el servidor Truca.cpp, seguiu aquests passos:

  1. Obre Open WebUI.
  2. Aneu a Configuració > Connexions > OpenAI.
  3. Introdueix la URL http://127.0.0.1:10000 a la configuració.
  4. Desa els canvis i comença a utilitzar DeepSeek R1 des de la interfície web.

T'ha quedat clar com executar DeepSeek R1 al teu Raspberry Pi 5? Encara n'hi ha més per a tu.

Quins resultats es poden esperar?

Encara que DeepSeek R1 pot executar-se a Raspberry Pi 5, cal tenir en compte diverses limitacions importants:

  • Un rendiment molt limitat en comparació de la versió completa del model.
  • Generació de text lenta, especialment amb models de més de 7B paràmetres.
  • Respostes menys precises en comparació amb models més grans executats en maquinari potent.
Contingut exclusiu - Clic Aquí  Com obrir un fitxer AP_0

En proves realitzades amb diferents versions del model, es va trobar que la versió 1.5B és la més recomanable per a Raspberry Pi 5, encara que tot i així el rendiment és modest. Abans d'acabar aquest article sobre com executar DeepSeek R1 al teu Raspberry Pi 5 tenim alguna cosa més a dir sobre diferents casos d'ús en models lleugers.

Casos d'ús per a models lleugers

Encara que una Raspberry Pi no pot manejar models gegants, les versions reduïdes encara poden ser útils en certs escenaris:

  • Generació bàsica de codi i ajut matemàtic.
  • Automatització en projectes de domòtica.
  • Assistència per a tasques específiques en sistemes encastats.

Poder executar models d'IA avançats en maquinari accessible és sens dubte un gran avenç al món de l'open source. Encara que la Raspberry Pi 5 no oferirà una experiència comparable a la d'un servidor amb múltiples GPU, explorar aquestes opcions obre noves possibilitats per a la informàtica de baix cost. Si estàs interessat a provar-ho, segueix els passos d'aquesta guia i experimenta amb les diferents versions del model per ajustar el rendiment a les teves necessitats. Esperem que aquest article sobre com executar DeepSeek R1 a la teva Raspberry Pi 5 t'hagi estat d'ajuda.