Sử dụng mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) mà không cần kết nối internet nghe có vẻ là một ý tưởng tuyệt vời, nhưng thường đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ và đắt tiền. Tuy nhiên, điều này không phải lúc nào cũng đúng. DeepSeek-R1 là một mô hình AI tiện lợi, hiệu quả cho các thiết bị có cấu hình khiêm tốn hơn và bất ngờ là cách cài đặt cũng vô cùng đơn giản. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá cách bạn có thể cài đặt và trải nghiệm DeepSeek-R1 ngay trên chiếc laptop cá nhân của mình, tận hưởng các lợi ích của AI cục bộ mà không phụ thuộc vào kết nối mạng hay các dịch vụ đám mây.
Chạy AI Cục Bộ Nghĩa Là Gì? Lợi Ích Vượt Trội
Khi bạn sử dụng các chatbot AI trực tuyến như ChatGPT, các yêu cầu của bạn sẽ được xử lý trên máy chủ của OpenAI hoặc các nhà cung cấp dịch vụ khác, nghĩa là thiết bị của bạn không phải gánh vác các tác vụ nặng nề. Điều này đòi hỏi bạn phải có kết nối internet liên tục 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) làm nền tảng cho các chatbot AI như ChatGPT, Gemini, Claude, v.v., đòi hỏi một lượng lớn tài nguyên để chạy, đặc biệt là GPU với VRAM (bộ nhớ video) dồi dào. Đó là lý do tại sao hầu hết các mô hình AI hiện nay đều hoạt động trên nền tảng đám mây.
Một chatbot AI cục bộ (local AI chatbot) là một ứng dụng được cài đặt trực tiếp trên thiết bị của bạn, giống như bất kỳ phần mềm 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 mô hình LLM cục bộ có thể được cài đặt trên nhiều thiết bị. Phiên bản 7B (bảy tỷ tham số) đã được chắt lọc và tối ưu hóa là một phiên bản nhỏ hơn, hoạt động tốt trên các phần cứng tầm trung, cho phép bạn tạo ra 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 Chi Tiết Cách Cài Đặt DeepSeek-R1 Trên Laptop
Việc chạy DeepSeek-R1 trên thiết bị của bạn khá đơn giản, nhưng hãy lưu ý 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 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:
- 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), và nhập lệnh sau:
ollama run deepseek-r1:7b
DeepSeek-R1 đang chạy trong cửa sổ Terminal sau khi cài đặt Ollama
Lệnh này sẽ tải xuống 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 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 phù hợp như ChatGPT, bạn cũng có thể sử dụng một ứng dụng như Chatbox.
Đánh Giá Hiệu Suất Của DeepSeek-R1 Khi Chạy Cục Bộ
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 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 Toán Học
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. Tôi khá hài lòng với hiệu suất của nó, đặc biệt là vì các mô hình cơ bản thường gặp khó khăn với toán học.
Tôi phải thừa nhận đây không phải là câu hỏi phức tạp nhất, nhưng đó chính xác là lý do tại sao việc chạy một LLM cục bộ lại hữu ích đến vậy. Đó là việc có một công cụ sẵn sàng để xử lý các truy vấn đơn giản ngay lập thì, thay vì phải phụ thuộc vào đám mây cho mọi thứ.
Gỡ Lỗi Mã (Debugging Code)
Một trong những ứng dụng tốt nhất mà tôi tìm thấy khi chạy DeepSeek-R1 cục bộ là khả năng hỗ trợ các dự án AI của tôi. Nó đặc biệt hữu ích vì tôi thường viết code trên các chuyến bay khi không có kết nối internet, và tôi phụ thuộc rất nhiều vào LLM để gỡ lỗi. Để kiểm tra hiệu quả của nó, tôi đã cung cấp cho nó đoạn mã sau với một lỗi ngớ ngẩn được thêm vào một cách cố ý:
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 mã một cách dễ dàng, nhưng hãy nhớ rằng tôi đang chạy nó trên một chiếc M1 MacBook Air chỉ với 8GB Unified Memory (Bộ nhớ hợp nhất được chia sẻ trên CPU, GPU và các bộ phận khác của SoC).
DeepSeek-R1 gỡ lỗi và sửa chữa mã Python bị lỗi trong môi trường 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 đã phải buộc thoát mọi thứ để máy tính 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 phụ thuộc vào nó để thay thế hoàn toàn các mô hình mạnh mẽ hơn. Tuy nhiên, nó vẫn hữu ích để nhanh chóng tạo ra các đoạn mã nhỏ.
Giải Quyết Các Bài Đố Logic
Tôi cũng tò mò muốn xem mô hình này xử lý các câu đố và suy luận logic tốt như thế 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 quyết Bài toán Monty Hall và giải thích logic suy luận chi tiết
Như hình ảnh minh họa, nó không chỉ đưa ra câu trả lời – nó còn hướng dẫn bạn 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 chứ không chỉ đơn giản là nhớ lại một câu trả lời đã được huấn luyện.
Hạn Chế Trong Công Việc Nghiên Cứu
Một trong những hạn chế lớn nhất khi chạy một LLM cục bộ là giới hạn kiến thức (knowledge cutoff) đã 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 quá trình thử nghiệm của tôi, nhưng nó thậm chí còn tệ hơn khi tôi yêu cầu một cái nhìn tổng quan ngắn gọn về iPhone đời đầu – nó đã tạo ra một phản hồi vừa không chính xác vừa vô tình hài hước.
iPhone đầu tiên rõ ràng không ra mắt với iOS 5, cũng không xuất hiện 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.
Kết Luận: Tại Sao Chạy AI Offline Lại Quan Trọng?
Sau khi DeepSeek gặp phải sự cố rò rỉ dữ liệu, việc biết rằng tôi có thể chạy mô hình này cục bộ mà không phải lo lắng về việc dữ liệu của mình bị lộ ra ngoài thật sự rất yên tâm. Mặc dù nó không hoàn hảo, nhưng việc có một trợ lý AI ngoại tuyến là một lợi thế rất lớn. Với những người dùng chú trọng đến quyền riêng tư và cần một công cụ hỗ trợ nhanh chóng ngay cả khi không có mạng, DeepSeek-R1 là một lựa chọn đáng cân nhắc.
Tôi rất mong 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 với Apple Intelligence gần đây. Hãy bắt đầu trải nghiệm DeepSeek-R1 ngay hôm nay và chia sẻ cảm nhận của bạn về khả năng của một chatbot AI cục bộ trên chiếc laptop cá nhân!
