Chạy một mô hình Trí tuệ Nhân tạo (AI) mà không cần kết nối internet nghe có vẻ đầy hứa hẹn, nhưng thường đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ và đắt tiền. Tuy nhiên, điều này không phải lúc nào cũng đúng: mô hình DeepSeek R1 cung cấp một lựa chọn hữu ích cho các thiết bị có cấu hình khiêm tốn hơn – và đáng ngạc nhiên là nó cũng rất dễ cài đặt. Với vai trò là một chuyên gia tại khoahoccongnghe.net, tôi sẽ hướng dẫn bạn chi tiết cách biến chiếc laptop của mình thành một trợ lý AI cá nhân.
Chạy AI Cục Bộ (Offline) Nghĩa Là Gì?
Khi bạn sử dụng các chatbot AI trực tuyến như ChatGPT, các yêu cầu của bạn được xử lý trên máy chủ của OpenAI. Điều này có nghĩa là thiết bị của bạn không cần thực hiện các tác vụ nặng nề. Tuy nhiên, bạn luôn cần kết nối internet để giao tiếp với chatbot AI, và bạn không bao giờ có toàn quyền kiểm soát dữ liệu của mình. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cung cấp năng lượng cho các chatbot AI như ChatGPT, Gemini, Claude, v.v., đòi hỏi tài nguyên cực kỳ lớn để chạy, vì chúng dựa vào card đồ họa (GPU) với nhiều bộ nhớ VRAM. Đó là lý do tại sao hầu hết các mô hình AI đều được triển khai dựa trên đám mây.
Một chatbot AI cục bộ (local AI chatbot) được cài đặt trực tiếp trên thiết bị của bạn, giống như bất kỳ phần mềm nào khác. Điều này có nghĩa là bạn không cần kết nối internet liên tục để sử dụng chatbot AI và có thể đưa ra yêu cầu bất cứ lúc nào. DeepSeek-R1 là một LLM cục bộ có thể được cài đặt trên nhiều thiết bị. Mô hình 7B (bảy tỷ tham số) đã được tinh chỉnh của nó là một phiên bản nhỏ hơn, tối ưu hóa, hoạt động tốt trên phần cứng tầm trung, cho phép tôi tạo phản hồi AI mà không cần xử lý đám mây. Nói một cách đơn giản, điều này mang lại phản hồi nhanh hơn, quyền riêng tư tốt hơn và toàn quyền kiểm soát dữ liệu của bạn.
Hướng Dẫn Cài Đặt DeepSeek-R1 Trên Laptop Của Bạn
Chạy DeepSeek-R1 trên thiết bị của bạn khá đơn giản, nhưng hãy nhớ rằng bạn đang sử dụng một phiên bản ít mạnh mẽ hơn so với chatbot AI dựa trên web của DeepSeek. Chatbot AI của DeepSeek sử dụng khoảng 671 tỷ tham số, trong khi DeepSeek-R1 chỉ có khoảng 7 tỷ. Điều này giúp nó nhẹ hơn và phù hợp với việc chạy cục bộ.
Bạn có thể tải xuống và sử dụng DeepSeek-R1 trên máy tính bằng cách làm theo các bước sau:
- Truy cập trang web của Ollama tại ollama.com và tải xuống phiên bản mới nhất. Sau đó, cài đặt nó trên thiết bị của bạn như bất kỳ ứng dụng nào khác.
- Mở Terminal (hoặc Command Prompt trên Windows, hoặc ứng dụng tương đương trên Linux) và nhập lệnh sau:
ollama run deepseek-r1:7b
Giao diện DeepSeek-R1 hoạt động trong cửa sổ Terminal sau khi cài đặt thành công.
Lệnh này sẽ tải mô hình DeepSeek-R1 7B về máy tính của bạn, cho phép bạn nhập các truy vấn vào Terminal và nhận phản hồi. Nếu bạn gặp vấn đề về hiệu suất hoặc ứng dụng bị treo, hãy thử sử dụng một mô hình ít đòi hỏi hơn bằng cách thay thế 7b bằng 1.5b trong lệnh trên.
Trong khi mô hình hoạt động hoàn hảo trong Terminal, nếu bạn muốn một giao diện người dùng (UI) đầy đủ tính năng với định dạng văn bản phù hợp như ChatGPT, bạn cũng có thể sử dụng một ứng dụng như Chatbox. Chatbox cung cấp một môi trường thân thiện hơn để tương tác với các LLM cục bộ của bạn.
Trải Nghiệm Thực Tế Khi Chạy DeepSeek-R1 Cục Bộ
Như đã đề cập trước đó, các phản hồi sẽ không tốt bằng (hoặc nhanh bằng!) những phản hồi từ chatbot AI trực tuyến của DeepSeek, vì nó sử dụng một mô hình mạnh mẽ hơn và xử lý mọi thứ trên đám mây. Nhưng hãy xem các mô hình nhỏ hơn này hoạt động tốt như thế nào trong thực tế.
Giải Quyết Các Bài Toán Phức Tạp
Để kiểm tra hiệu suất của mô hình tham số 7B, tôi đã đưa cho nó một phương trình và yêu cầu nó giải tích phân. Tôi khá hài lòng với cách nó hoạt động, đặc biệt là vì các mô hình cơ bản thường gặp khó khăn với toán học.
Phải thừa nhận rằng đây không phải là câu hỏi phức tạp nhất, nhưng đó chính là lý do tại sao việc chạy một LLM cục bộ lại hữu ích đến vậy. Đó là việc có sẵn một công cụ để xử lý các truy vấn đơn giản ngay lập tức thay vì phụ thuộc vào đám mây cho mọi thứ.
Gỡ Lỗi Mã Nguồn (Debugging Code)
Một trong những công dụng tốt nhất mà tôi nhận thấy khi chạy DeepSeek-R1 cục bộ là cách nó hỗ trợ các dự án AI của tôi. Nó đặc biệt hữu ích vì tôi thường lập trình trên các chuyến bay khi không có kết nối internet, và tôi rất thường xuyên dựa vào các LLM để gỡ lỗi. Để kiểm tra hiệu quả của nó, tôi đã đưa cho nó đoạn mã này với một lỗi ngớ ngẩn được cố ý thêm vào:
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1) y = np.array([2, 4, 6, 8, 10]) <p>model = LinearRegression() model.fit(X, y) </p><p>new_X = np.array([6, 7, 8]) prediction = model.predict(new_X)</p>Nó đã xử lý mã một cách dễ dàng. Tuy nhiên, hãy nhớ rằng tôi đang chạy điều này trên một chiếc MacBook Air M1 chỉ với 8GB Unified Memory (Bộ nhớ hợp nhất là bộ nhớ dùng chung trên CPU, GPU và các bộ phận khác của SoC).
DeepSeek-R1 hiển thị đoạn mã Python đã được sửa lỗi trong quá trình gỡ lỗi.
Với một môi trường phát triển tích hợp (IDE) đang mở và một số tab trình duyệt đang chạy, hiệu suất của MacBook của tôi bị ảnh hưởng nghiêm trọng – tôi phải buộc thoát tất cả để máy phản hồi trở lại. Nếu bạn có 16GB RAM hoặc thậm chí là một GPU tầm trung, bạn có thể sẽ không gặp phải những vấn đề này.
Tôi cũng đã thử nghiệm nó với các codebase lớn hơn, nhưng nó bị kẹt trong một vòng lặp suy nghĩ, vì vậy tôi sẽ không tin cậy nó để thay thế hoàn toàn các mô hình mạnh mẽ hơn. Mặc dù vậy, nó vẫn hữu ích cho việc nhanh chóng tạo các đoạn mã nhỏ.
Giải Các Câu Đố Logic
Tôi cũng tò mò muốn xem mô hình này xử lý các câu đố và suy luận logic tốt đến mức nào, vì vậy tôi đã thử nghiệm nó với bài toán Monty Hall. Nó đã giải quyết một cách dễ dàng, nhưng điều khiến tôi thực sự đánh giá cao DeepSeek lại vì một lý do khác.
DeepSeek-R1 đưa ra lời giải chi tiết cho bài toán Monty Hall, thể hiện khả năng suy luận logic.
Như đã hiển thị trong ảnh chụp màn hình, nó không chỉ đưa ra câu trả lời mà còn dẫn dắt bạn qua toàn bộ quá trình tư duy, giải thích cách nó đi đến giải pháp. Điều này làm rõ rằng nó đang suy luận qua vấn đề thay vì chỉ đơn thuần là gọi lại một câu trả lời đã ghi nhớ từ dữ liệu huấn luyện.
Hỗ Trợ Công Việc Nghiên Cứu
Một trong những hạn chế lớn nhất của việc chạy một LLM cục bộ là giới hạn kiến thức lỗi thời của nó. Vì nó không thể truy cập internet, việc tìm kiếm thông tin đáng tin cậy về các sự kiện gần đây có thể là một thách thức. Hạn chế này đã rõ ràng trong các thử nghiệm của tôi, nhưng nó trở nên tệ hơn khi tôi yêu cầu một cái nhìn tổng quan ngắn gọn về chiếc iPhone nguyên bản – nó đã tạo ra một phản hồi vừa không chính xác vừa vô tình hài hước.
Chiếc iPhone đầu tiên rõ ràng không ra mắt với iOS 5, cũng như không ra mắt sau “iPhone 3” không tồn tại. Nó đã sai gần như mọi thứ. Tôi đã thử nghiệm nó với một vài câu hỏi cơ bản khác, nhưng sự không chính xác vẫn tiếp diễn.
Sau khi DeepSeek gặp sự cố rò rỉ dữ liệu, cảm giác yên tâm khi biết rằng tôi có thể chạy mô hình này cục bộ mà không lo lắng về việc dữ liệu của mình bị lộ. Mặc dù nó không hoàn hảo, nhưng việc có một trợ lý AI ngoại tuyến là một lợi thế lớn. Tôi rất mong được thấy nhiều mô hình như thế này được tích hợp vào các thiết bị tiêu dùng như điện thoại thông minh.
DeepSeek-R1 đã chứng minh được giá trị của mình như một công cụ AI cục bộ mạnh mẽ, cung cấp sự tiện lợi, quyền riêng tư và khả năng truy cập mọi lúc mọi nơi. Với những bước hướng dẫn chi tiết này, bạn có thể tự mình trải nghiệm sức mạnh của AI mà không cần phụ thuộc vào đám mây. Hãy thử cài đặt DeepSeek-R1 ngay hôm nay và chia sẻ trải nghiệm của bạn trong phần bình luận bên dưới nhé!
