Come eseguire DeepSeek a livello locale: Una guida completa

L'Intelligenza Artificiale (AI) sta evolvendo rapidamente, e modelli come DeepSeek stanno diventando ampiamente utilizzati per la generazione di testi, assistenza nella programmazione e ricerca. Eseguire DeepSeek localmente offre numerosi vantaggi, tra cui privacy, minore latenza e pieno controllo sul modello AI.

Tuttavia, installare e eseguire DeepSeek AI localmente richiede alcune configurazioni tecniche. Questa guida fornisce un metodo passo-passo per installare DeepSeek sul tuo computer utilizzando Ollama, uno strumento progettato per eseguire modelli AI in modo efficiente sull'hardware locale.

Parte 1: Requisiti di Sistema per Eseguire DeepSeek Localmente

Prima di installare DeepSeek, è necessario assicurarsi che il tuo sistema soddisfi i requisiti minimi hardware e software.

Requisiti Hardware Minimi:

CPU: Processore multi-core (Intel i5/Ryzen 5 o superiore).

RAM:

• 8GB+ per il modello 5B.
• 16GB+ per il modello 8B.
• 32GB+ per il modello 14B+.

Storage: Almeno 20GB di spazio libero su disco (varia in base alla dimensione del modello).

GPU (Opzionale ma Consigliato): NVIDIA RTX 3060 o superiore per modelli grandi.

Sistemi Operativi Supportati:

✅ Windows 10/11 (WSL consigliato per migliori prestazioni).

✅ macOS (M1/M2/M3 o Intel).

✅ Linux (Ubuntu 20.04 o successivo consigliato).

Parte 2: Installazione di Ollama per Eseguire DeepSeek

Ollama è uno strumento leggero che semplifica l'esecuzione di modelli AI localmente. Ecco come installarlo su diversi sistemi operativi.

Installazione di Ollama su macOS

• Apri Terminale.
• Esegui il seguente comando: brew install ollama
• Verifica l'installazione eseguendo: ollama --version

Installazione di Ollama su Windows

• Scarica Ollama dal sito ufficiale.
• Esegui l'installer e segui le istruzioni sullo schermo.
• Apri Prompt dei Comandi (cmd) e digita: ollama --version
• Se appare il numero di versione, Ollama è stato installato correttamente.

Installazione di Ollama su Linux (basato su Ubuntu/Debian)

• Apri Terminale.
• Esegui il seguente comando: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
• Conferma l'installazione: ollama --version

Parte 3: Scaricare e Configurare DeepSeek R1

Una volta che Ollama è stato installato, il passaggio successivo è scaricare e configurare DeepSeek R1.

Scegliere il Modello DeepSeek Giusto

DeepSeek offre diverse versioni a seconda delle capacità del sistema:

Scaricare il Modello DeepSeek con Ollama

Per installare DeepSeek sulla tua macchina locale, apri Terminale (macOS/Linux) o Prompt dei Comandi (Windows) ed esegui:

ollama pull deepseek-r1:8b

Sostituisci 8b con la versione del modello desiderata, come 1.5b o 14b. La dimensione del download varia, quindi assicurati di avere spazio sufficiente sul disco.

Parte 4: Eseguire DeepSeek Localmente

Una volta scaricato il modello, puoi avviare DeepSeek con il seguente comando: ollama run deepseek-r1:8b

Testare DeepSeek con un Prompt di Base

Prova a eseguire questo comando per verificare il modello: echo "Qual è la capitale della Francia?" | ollama run deepseek-r1:8b

Se DeepSeek risponde correttamente, l'installazione è riuscita!

Parte 5: Ottimizzare DeepSeek per Migliori Prestazioni

Se DeepSeek funziona lentamente o presenta lag, prova queste ottimizzazioni:

✅ Aumenta i Thread della CPU

Per impostazione predefinita, Ollama assegna un numero limitato di thread della CPU. Per aumentare le prestazioni, esegui: ollama run deepseek-r1:8b --num-threads=4

Sostituisci 4 con il numero di core della CPU disponibili.

✅ Usa l'Accelerazione GPU (se disponibile)

Per le GPU NVIDIA, abilita il supporto CUDA: ollama run deepseek-r1:8b --use-gpu

Questo migliora significativamente le prestazioni per modelli più grandi.

✅ Riduci la Latency della Risposta

Usa l'opzione max-response-tokens per limitare la lunghezza della risposta e accelerare l'output: ollama run deepseek-r1:8b --max-response-tokens=100

Parte 6: Risoluzione dei Problemi Comuni

Se incontri errori, prova queste soluzioni:

❌ Errore: "Ollama non riconosciuto" (Windows)

✅ Riavvia il sistema dopo aver installato Ollama.

✅ Assicurati che Ollama sia stato aggiunto alle variabili di PATH del sistema.

❌ Errore: "Memoria insufficiente"

✅ Chiudi applicazioni non necessarie per liberare RAM.

✅ Usa un modello più piccolo (ad esempio, passa da 14B a 8B).

❌ Errore: "Dispositivo CUDA non trovato"

✅ Assicurati di aver installato i driver NVIDIA CUDA.

✅ Esegui nvidia-smi nel terminale per verificare lo stato della GPU.