Chạy một mô hình Trí tuệ Nhân tạo (AI) mà không cần kết nối internet nghe có vẻ hấp dẫn nhưng thường đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ, đắt tiền. Tuy nhiên, điều này không phải lúc nào cũng đúng. Mô hình DeepSeek-R1 của DeepSeek là một lựa chọn tuyệt vời cho các thiết bị có cấu hình khiêm tốn hơn và đáng ngạc nhiên là nó cũng rất dễ cài đặt. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn chi tiết cách cài đặt và trải nghiệm DeepSeek-R1, giúp bạn tận dụng sức mạnh AI ngay cả khi ngoại tuyến.
AI Chatbot Chạy Cục Bộ 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 phải gánh vác các tác vụ nặng nề. Bạn cần kết nối internet liên tục để giao tiếp với các chatbot AI và bạn không bao giờ kiểm soát hoàn toàn 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 phụ thuộc vào các GPU có VRAM (bộ nhớ video) dồi dào. Đó là lý do tại sao hầu hết các mô hình AI đều dựa trên đám mây.
Một chatbot AI chạy cục bộ là một phần mềm được cài đặt trực tiếp trên thiết bị của bạn, giống như bất kỳ ứng dụng nào khác. Điều này đồng nghĩa với việc bạn không cần kết nối internet liên tục để sử dụng chatbot AI và có thể gửi 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 và tối ưu hóa, là phiên bản nhỏ hơn hoạt động tốt trên phần cứng tầm trung, cho phép bạn tạo ra các phản hồi AI mà không cần xử lý qua đám mây. Nói một cách đơn giản, điều này mang lại phản hồi nhanh hơn, quyền riêng tư tốt hơn và kiểm soát hoàn toàn dữ liệu của bạn. Đây là một bước tiến quan trọng cho những ai muốn tự chủ hơn trong việc sử dụng AI và tận dụng tối đa khả năng của công nghệ này ngay trên thiết bị cá nhân.
Hướng Dẫn Cài Đặt DeepSeek-R1 Trên Laptop Của Bạn
Việc 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 tham số.
Bạn có thể tải xuống và sử dụng DeepSeek-R1 trên máy tính của mình bằng cách làm theo các bước sau:
Giao diện DeepSeek-R1 đang chạy trong cửa sổ Terminal của hệ điều hành, hiển thị các lệnh nhập và phản hồi từ AI.
- 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 (trên macOS/Linux) hoặc Command Prompt/PowerShell (trên Windows), và gõ lệnh sau:
ollama run deepseek-r1:7bLệnh này sẽ tải xuống mô hình DeepSeek-R1 7B về máy tính của bạn, cho phép bạn nhập các truy vấn trong 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 tài nguyên hơn bằng cách thay thế 7b bằng 1.5b trong lệnh trên.
Mặc dù mô hình hoạt động hoàn hảo trong Terminal, nhưng nếu bạn muốn một giao diện người dùng (UI) đầy đủ tính năng với định dạng văn bản chuẩn như ChatGPT, bạn cũng có thể sử dụng một ứng dụng như Chatbox. Chatbox cung cấp trải nghiệm thân thiện hơn, giúp người dùng tương tác với DeepSeek-R1 dễ dàng và trực quan hơn.
DeepSeek Chạy Cục Bộ: Vẫn Có Hạn Chế, Nhưng Hiệu Quả Đáng Kinh Ngạc
Như đã đề cập trước đó, các phản hồi sẽ không tốt (hoặc nhanh!) bằng các phản hồi từ chatbot AI trực tuyến của DeepSeek, vì bản online sử dụng mô hình mạnh mẽ hơn và xử lý mọi thứ trên đám mây. Nhưng hãy cùng xem các mô hình nhỏ hơn này hoạt động tốt đến mức nào trong các tác vụ thực tế.
Giải Quyết Bài Toán
Để kiểm tra hiệu suất của mô hình tham số 7B, tôi đã cung cấp cho nó một phương trình và yêu cầu nó giải tích phân của phương trình đó. 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.
Tôi phải thừa nhận đây không phải là một câu hỏi quá phức tạp, nhưng đó chính xác 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 phải phụ thuộc vào đám mây cho mọi thứ. Điều này đặc biệt tiện lợi khi bạn cần một lời giải đáp nhanh chóng cho các bài toán thường ngày hoặc các phép tính cơ bản mà không cần chờ đợi kết nối internet.
Gỡ Lỗi Code
Một trong những ứng dụng tốt nhất mà tôi đã tìm thấy khi chạy DeepSeek-R1 cục bộ là khả năng hỗ trợ các dự án AI của mình. Nó đặc biệt hữu ích vì tôi thường lập trình trên các chuyến bay mà không có kết nối internet, và tôi phụ thuộc rất nhiều vào LLM để gỡ lỗi. Để kiểm tra hiệu suất của nó, tôi đã đưa cho nó đoạn code này với một lỗi ngớ ngẩn được cố tình thêm vào:
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1) y = np.array([2, 4, 6, 8, 10]) model = LinearRegression() model.fit(X, y) new_X = np.array([6, 7, 8]) prediction = model.predict(new_X)Nó đã xử lý đoạn code này một cách dễ dàng. Tuy nhiên, hãy nhớ rằng tôi đang chạy thử nghiệm này trên một chiếc MacBook Air M1 với chỉ 8GB Unified Memory (Bộ nhớ hợp nhất được chia sẻ giữa CPU, GPU và các bộ phận khác của SoC).
DeepSeek-R1 thành công trong việc gỡ lỗi một đoạn mã Python, minh họa khả năng hỗ trợ lập trình của AI cục bộ.
Với một môi trường phát triển tích hợp (IDE) đang mở và nhiều tab trình duyệt đang chạy, hiệu suất của MacBook của tôi đã bị ảnh hưởng nghiêm trọng—tôi phải buộc đóng tất cả để máy phản hồi 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 hoàn toàn dựa vào nó để thay thế các mô hình mạnh mẽ hơn. Tuy nhiên, nó vẫn hữu ích để nhanh chóng tạo ra các đoạn mã nhỏ hoặc sửa lỗi cơ bản, đặc biệt khi bạn không có internet.
Giải 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, và nó đã giải quyết dễ dàng. Nhưng tôi thực sự bắt đầu đánh giá cao DeepSeek vì một lý do khác.
DeepSeek-R1 giải thích chi tiết lời giải cho bài toán Monty Hall, thể hiện khả năng lý luận và giải quyết vấn đề phức tạp.
Như hình ảnh hiển thị, nó không chỉ đưa ra câu trả lời—nó còn hướng dẫn bạn toàn bộ quá trình suy nghĩ, giải thích cách nó đi đến giải pháp. Điều này làm rõ rằng nó đang suy luận qua vấn đề chứ không chỉ đơn thuần là gợi nhớ một câu trả lời đã được ghi nhớ từ dữ liệu huấn luyện của nó. Khả năng giải thích từng bước này là một minh chứng mạnh mẽ cho khả năng hiểu và phân tích vấn đề của DeepSeek-R1.
Công Việc Nghiên Cứu
Một trong những hạn chế lớn nhất của việc chạy một LLM cục bộ là giới hạn kiến thức đã lỗi thời. 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 tồi tệ hơn khi tôi yêu cầu một cái nhìn tổng quan ngắn gọn về chiếc iPhone đời đầu—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 không ra đời 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, tôi cảm thấy yên tâm khi biết rằng mình có thể chạy mô hình này cục bộ mà không phải 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 muốn thấy nhiều mô hình như thế này được tích hợp vào các thiết bị tiêu dùng như điện thoại thông minh, đặc biệt là sau những thất vọng của tôi với Apple Intelligence. Hy vọng trong tương lai, AI cục bộ sẽ trở nên phổ biến hơn, mang lại sự tiện lợi và an toàn cho người dùng Việt Nam.
