Wéi lafen DeepSeek R1 op Ärem Raspberry Pi 5 Schrëtt fir Schrëtt

Wéi lafen DeepSeek R1 op Ärem Raspberry Pi 5? Kann? Loosst eis et kucken. Zënter dem Advent vun Open Source AI Modeller hu vill Enthusiaster no Weeër gesicht fir se op hiren eegenen Apparater ze lafen. Ee vun de villverspriechendste ass DeepSeek R1, e Modell entwéckelt a China deen bewisen huet mat OpenAI seng fortgeschratt Optiounen ze konkurréieren. Déi grouss Fro ass awer dëst.

Déi séier Äntwert ass jo, awer mat bestëmmte Aschränkungen. An dësem Artikel wäerte mir am Detail analyséieren wat néideg ass fir et ze schaffen, cómo configurarlo y wat Resultat kann erwaart ginn jee no verfügbaren Hardware. Hei gi mir mam Artikel wéi Dir DeepSeek R1 op Ärem Raspberry Pi 5. Denkt drun datt Dir d'Sichmaschinn benotzt. Tecnobits, fannt Dir méi Informatiounen iwwer Raspberry an aner Hardware oder Software.

Wat ass DeepSeek R1 a wat mécht et speziell?

DeepSeek R1 ass en Open Source AI Modell deen d'Gemeinschaft iwwerrascht huet duerch seng Effizienz y Leeschtung. Am Géigesaz zu villen anere Modeller bitt et d'Méiglechkeet fir op lokal Hardware ze lafen, wat et eng interessant Alternativ mécht soluciones en la nube como ChatGPT.

Wéi och ëmmer, de komplettste Modell, den DeepSeek R1 671B, hëlt méi wéi 400 GB a verlaangt Multiple héich-Performance Grafiken Kaarte richteg ze lafen. Och wann déi voll Versioun fir déi meescht onerreechbar ass, ginn et destilléiert Versiounen déi op méi bescheidener Hardware wéi e Raspberry Pi lafen kann.

Wann Dir gär d'Welt vun Raspberry an Tecnobits Mir hunn vill Informatiounen iwwert sot Hardware. Zum Beispill brénge mir Iech dës Neiegkeet, an där mir schwätzen Raspberry Pi Pico: la nueva placa que vale solo 4 euros.

Lafen DeepSeek R1 op engem Raspberry Pi 5

De Raspberry Pi 5 ass eng mächteg Mini PC am Verglach zu senge Virgänger, awer huet nach bedeitend Aschränkungen wann et ëm kënschtlech Intelligenz kënnt. Fir DeepSeek R1 op dësem Apparat ze schaffen, ass et néideg ze benotzen versiones más ligeras del modelo.

Viraussetzungen

• A Raspberry Pi 5 con al menos 8 GB de RAM.
• Eng microSD Kaart vun héich Kapazitéit a Geschwindegkeet déi néideg Dateien ze späicheren.
• E Linux-baséiert Betribssystem, wéi z Raspberry Pi OS o Ubuntu.
• Internetverbindung fir Modelldateien erofzelueden.
• Zougang zu engem Terminal fir z'installéieren an ze lafen software necesario.

Elo hu mir alles wat mir brauchen fir ze léieren wéi Dir DeepSeek R1 op Ärem Raspberry Pi 5 lafen.

Installatioun vun Schlëssel Komponente

Fir DeepSeek R1 op Raspberry Pi ze lafen, musst Dir e installéieren Schlëssel Tool Set. Drënner erkläre mir Schrëtt fir Schrëtt wéi et ze maachen.

1. Installéieren Llama.cpp

Llama.cpp ass eng Software déi Iech erlaabt AI Modeller effizient op Apparater mat ze lafen recursos limitados. Fir et z'installéieren, benotzt déi folgend Kommandoen:

sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt installéiere git cmake build-essential -y git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git cd llama.cpp maachen

Dëse Prozess wäert eroflueden an wäert kompiléieren den Tool op Ärem Raspberry Pi.

2. Eroflueden de destilléiert DeepSeek R1 Modell

Fir eng verwaltbar Leeschtung op Raspberry Pi 5 ze garantéieren, ass et recommandéiert d'Versioun ze benotzen DeepSeek R1 1.5B, wat ongeféier 1 GB grouss ass.

Dir kënnt et vum Hugging Face eroflueden mam folgendem Kommando am Python:

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

3. Ariichten an de Server lafen

Wann de Modell erofgelueden ass, ass de nächste Schrëtt et mat Llama.cpp ze lafen. Benotzt de folgende Kommando:

./llama-server --model /path_to_your_model/DeepSeek-R1-1.5B.gguf --port 10000 --ctx-Gréisst 1024 --n-gpu-Layer 40

Wann alles gutt gaang ass, leeft de Server eran http://127.0.0.1:10000.

4. Integratioun mat Open WebUI

Para facilitar la Interaktioun Mam Modell ass Open WebUI eng grafesch Interface déi Iech erlaabt Froen ze schécken an Äntwerten ze kréien ouni Kommandoen ze schreiwen manuell. Fir mat dem Llama.cpp Server ze verbannen, befollegt dës Schrëtt:

1. Open Open WebUI.
2. Gitt op Settings> Connections> OpenAI.
3. Introduce la URL http://127.0.0.1:10000 an den Astellungen.
4. Späichert d'Ännerungen a fänkt un DeepSeek R1 vun der Webinterface ze benotzen.

Ass et kloer wéi Dir DeepSeek R1 op Ärem Raspberry Pi 5 leeft? Et gëtt nach méi fir Iech.

¿Qué resultados se pueden esperar?

Och wann DeepSeek R1 op Raspberry Pi 5 lafen kann, ginn et e puer Virschléi ze berücksichtegen: wichteg Aschränkungen:

• Eng Leeschtung muy limitado am Verglach mat der voller Versioun vum Modell.
• Generación de texto lenta, besonnesch mat Modeller mat méi wéi 7B Parameteren.
• Äntwerten manner präzis am Verglach mat gréissere Modeller déi op mächteg Hardware lafen.

Bei Tester, déi mat verschiddene Versioune vum Modell duerchgefouert goufen, gouf festgestallt, datt d'Versioun 1.5B ass am meeschte recommandéiert fir Raspberry Pi 5, obwuel d'Performance nach ëmmer bescheiden ass. Ier mer dësen Artikel ofgeschloss hunn wéi Dir DeepSeek R1 op Ärem Raspberry Pi 5 ausféiert, hu mir soss eppes fir Iech iwwer verschidde Benotzungsfäll a liichte Modeller ze soen.

Benotzt Fäll fir liicht Modeller

Och wann e Raspberry Pi net rieseg Modeller handhaben kann, kënne verréngert Versioune nach ëmmer nëtzlech sinn escenarios:

• Basis Code Generatioun a Mathematik Hëllef.
• Automatisatioun an Hausautomatiounsprojeten.
• Ënnerstëtzung fir spezifesch Aufgaben an embedded Systemer.

Fir fortgeschratt AI Modeller op bezuelbar Hardware ze lafen ass sécher e grousse Schrëtt no vir an der Open Source Welt. Obwuel de Raspberry Pi 5 wäert keng Erfahrung vergläichbar mat deem vun engem Server mat multiple GPUs ubidden, dës Optiounen exploréieren mécht nei posibilidades fir bëlleg Informatik. Wann Dir interesséiert sidd et auszeprobéieren, befollegt d'Schrëtt an dësem Guide an experimentéiert mat de verschiddene Versioune vum Modell fir ajustar el rendimiento op Är Besoinen. Mir hoffen Dir hutt dësen Artikel fonnt wéi Dir DeepSeek R1 op Ärem Raspberry Pi 5 hëllefe kënnt.