CometAPI を使用して DeepSeek R1 をローカルで実行するには? ステップバイステップ ガイド

CometAPI
AnnaMar 28, 2025
CometAPI を使用して DeepSeek R1 をローカルで実行するには? ステップバイステップ ガイド

強力な AI モデルをローカルで実行すると、データの制御が強化され、レイテンシが短縮され、特に需要の高いプロジェクトで作業する場合にコスト効率が向上します。 **ディープシークR1**自然言語処理（NLP）タスク用に設計された最先端の言語モデルであるも例外ではありません。 ワンストップアクセスツール 直接インターフェースする ディープシークAPIユーザーは最小限のセットアップで、ローカル マシン上で DeepSeek R1 を簡単に統合、管理、実行できます。

この記事では、どのように実行できるかについて説明します。 DeepSeek R1をローカルで コメットAPI、DeepSeek API へのワンストップ アクセス ツールです。インストール、構成、実際の使用方法について説明します。クラウド展開や Ollama などのサードパーティ ランタイムの複雑さなしで、DeepSeek R1 のパワーを最大限に活用できるようにします。

ディープシークR1

DeepSeek R1 とは何ですか?

DeepSeek R1 は、テキスト生成、要約、質問応答などの自然言語処理 (NLP) タスク向けに設計された高度な AI モデルです。トランスフォーマーベースのアーキテクチャに基づいて構築されており、強力な言語理解および生成機能を提供します。オープンソースである DeepSeek R1 は微調整とカスタマイズが可能で、開発者にとって柔軟なソリューションとなっています。

CometAPI とは何ですか?

当学校区の コメットAPI は、DeepSeek API とのやり取りのプロセスを簡素化するために設計されたユーティリティまたはインターフェイスです。HTTP リクエストを手動で構成したり、複数のライブラリを処理したりする代わりに、このツールは複雑さの多くを抽象化し、DeepSeek の機能にアクセスするための簡単でユーザーフレンドリーな方法を提供します。

ワンストップ アクセス ツールの主な機能は次のとおりです。

  • 統一インターフェース: API 呼び出しを開始および管理するための 1 つの簡単なコマンドまたはスクリプト。
  • APIキー管理: 認証を安全に処理するため、ユーザーはキーやトークンを手動で処理する必要がありません。
  • ローカルアクセス: ローカル マシンまたはセルフホスト サーバー上でモデルを実行しやすくなります。

CometAPI を使用した DeepSeek R1 の設定

ステップ1. 前提条件

DeepSeek R1 と CometAPI をインストールする前に、システムが次の要件を満たしていることを確認してください。

  • オペレーティング·システム： Windows、macOS、または Linux
  • ハードウェア： 少なくとも 16GB の RAM (最適なパフォーマンスを得るには 32GB 以上を推奨)
  • GPU（オプション）: 加速のためのCUDAサポートを備えた専用のNVIDIA GPU
  • Python： バージョン3.8以降

ステップ2. 依存関係のインストール

と対話するには ディープシークAPI 直接接続するには、必要なライブラリをインストールする必要があります。PythonのAPIインタラクションに最もよく使用されるライブラリは requests または、DeepSeek が提供する SDK (利用可能な場合)。

まず、インストール requests API に HTTP リクエストを送信するには (SDK を使用していない場合):

pip install requests

ステップ 3.DeepSeek R1 をローカルでセットアップする (事前設定された API を使用)

もしあなたが クラウドホスト型または内部DeepSeek API必要なのは APIURL および 認証資格情報 (API キーまたはトークン)。 APIドキュメント すぐに始められるように詳細を説明します。

CometAPI から DeepSeek R1 API を呼び出す方法

  • 1.ログイン 〜へ コムタピまだユーザーでない場合は、まず登録してください
  • 2.アクセス認証情報APIキーを取得する インターフェースの。パーソナルセンターのAPIトークンで「トークンの追加」をクリックし、トークンキー：sk-xxxxxを取得して送信します。
    1. このサイトの URL を取得します。 https://api.cometapi.com/
    1. APIリクエストを送信するDeepSeek R1エンドポイントを選択し、リクエスト本文を設定します。リクエストメソッドとリクエスト本文は以下から取得されます。 当社のウェブサイトAPIドキュメント弊社のウェブサイトでは、お客様の便宜を図るため、Apifox テストも提供しています。
    1. API レスポンスを処理して、生成された回答を取得します。API リクエストを送信すると、生成された補完を含む JSON オブジェクトが受信されます。

詳細は以下を参照 ディープシークR1API.

ステップ4: DeepSeek R1 APIにアクセスする

設定したローカル サーバーまたはリモート サーバーにリクエストを送信して、DeepSeek R1 API と対話できるようになります。

Pythonの基本的な使い方 requests:

1.API エンドポイントとパラメータを定義します。

交換する localhost CometAPI API URL を使用します。(エンドポイントの例: http://localhost:8000/v1/generate.)

異なるクライアントでは次のアドレスを試す必要がある場合があります。

2.リクエストを準備する: 基本的なテキスト生成リクエストの場合、API にプロンプ​​トを送信して応答を受け取ります。

以下は、API と対話するための簡単な Python スクリプトです。

import requests

# Replace with your API endpoint

api_url = "http://localhost:8000/v1/generate"  # Local or cloud-hosted endpoint

# Replace with your actual API key (if needed)

headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}

# Define the request payload

payload = {
    "model": "deepseek-r1",
    "prompt": "Hello, what is the weather like today?",
    "max_tokens": 100,
    "temperature": 0.7
}

# Send the POST request to the API

response = requests.post(api_url, json=payload, headers=headers)

# Handle the response

if response.status_code == 200:
    print("Response:", response.json())
else:
    print(f"Error {response.status_code}: {response.text}")

リクエストパラメータの説明:

  • model: モデル名。 deepseek-r1 この場合。
  • prompt: 応答を得るためにモデルに送信するテキストまたは質問。
  • max_tokens: 応答の最大長。
  • temperature: モデルの応答の創造性を制御します (値が高いほどランダム性が高くなります)。
  • 認証: API キーはリクエスト ヘッダーに含めます。

ステップ5: 応答の処理

API からの応答には通常、モデルが生成した出力が含まれます。アプリケーションのニーズに応じて、このデータを印刷または処理できます。前の例では、出力は直接印刷されます。応答形式の例を次に示します。

{
  "generated_text": "The weather today is sunny with a slight chance of rain in the afternoon."
}

この出力を解析し、アプリケーションでそれに応じて使用することができます。

ステップ6: 最適化とトラブルシューティング

1. パフォーマンスの最適化

DeepSeek R1をローカルで実行している場合 GPUハードウェア アクセラレーションを使用していることを確認してください。クラウド ホスト型セットアップの場合は、プロバイダーが GPU アクセラレーションまたは高パフォーマンス構成をサポートしているかどうかを確認してください。

メモリの問題が発生した場合は、 max_tokens パラメータを変更したり、リクエストのバッチ サイズを減らしたりします。

2。 トラブルシューティング

  • エラー500/503: これらのエラーは通常、サーバー側の問題を示しています (例: ローカル サーバーがダウンしている、モデルが正しく読み込まれていないなど)。
  • タイムアウト: ローカル マシンに DeepSeek R1 モデルを処理するのに十分なリソース (CPU、GPU、RAM) があることを確認します。より小さいモデルを使用するか、リクエスト パラメータを調整することを検討してください。

結論

Ollama を使用して DeepSeek R1 をローカルで実行することは、データ プライバシーとシステム パフォーマンスを完全に制御しながら AI を活用する強力な方法です。このガイドで説明されている手順に従うことで、特定のニーズに合わせて DeepSeek R1 をインストール、構成、最適化できます。開発者、研究者、AI 愛好家のいずれであっても、このセットアップは高度な言語モデルをローカルで探索および展開するための信頼できる基盤を提供します。

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