Comment utiliser DeepSeek AI et la clé API gratuitement

Dans le paysage en constante évolution de l'intelligence artificielle, l'accès à des modèles d'IA puissants a traditionnellement été limité par des barrières de coûts et des exigences techniques importantes. DeepSeek AI, un modèle linguistique de pointe développé par la société chinoise DeepSeek, émerge comme un véritable révolutionnaire dans ce domaine. Avec des performances comparables à celles des modèles propriétaires comme ceux d'OpenAI, l'approche open-source de DeepSeek a démocratisé l'accès à des capacités d'IA avancées. Ce guide complet vous expliquera les différentes méthodes pour utiliser DeepSeek AI complètement gratuitement, vous permettant ainsi de tirer parti de cette technologie sans contraintes financières.

Qu'est-ce que DeepSeek AI ?

DeepSeek AI est une collection de grands modèles linguistiques (LLM) qui a suscité une attention significative dans la communauté IA en raison de ses capacités impressionnantes en raisonnement, mathématiques, programmation et tâches de connaissances générales. Ce qui distingue DeepSeek, ce n'est pas seulement sa performance, mais son accessibilité : la société a mis plusieurs versions de ses modèles à disposition en tant qu'offres open-source, permettant aux chercheurs, développeurs et passionnés de les utiliser sans les coûts prohibitifs associés à de nombreux services IA commerciaux.

La famille de modèles DeepSeek comprend :

• DeepSeek-R1 : Le modèle de raisonnement de première génération de l'entreprise, disponible en plusieurs tailles allant de 1,5B à 671B de paramètres
• DeepSeek-V3 : Leur modèle d'IA conversationnelle optimisé pour des interactions générales
• DeepSeek Coder : Modèles spécialisés pour la programmation et la génération de code

Ces modèles ont montré des performances remarquables lors des benchmarks, certaines versions approchant ou égalant les capacités de modèles propriétaires beaucoup plus coûteux provenant de grandes entreprises d'IA.

Utiliser Anakin AI : La manière la plus simple d'accéder à DeepSeek

Avant de plonger dans des approches plus techniques, explorons la manière la plus facile d'accéder aux modèles DeepSeek sans aucune configuration ni connaissances techniques : Anakin AI.

Anakin AI est une plateforme IA tout-en-un qui propose un accès gratuit à un large éventail de modèles IA puissants, y compris DeepSeek. Cette plateforme conviviale vous permet de commencer immédiatement à utiliser les capacités de DeepSeek sans rien télécharger ni configurer d'environnements complexes.

Commencer avec Anakin AI :

1. Visitez anakin.ai et créez un compte gratuit
2. Accédez à la section App Store et recherchez "DeepSeek"
3. Vous trouverez plusieurs applications DeepSeek disponibles, y compris DeepSeek-R1 et DeepSeek V3
4. Cliquez sur "Utiliser cette application" sur le modèle DeepSeek de votre choix
5. Commencez à interagir immédiatement avec le modèle grâce à l'interface de chat intuitive

Anakin AI offre plusieurs avantages pour accéder à DeepSeek :

• Aucune installation ni configuration requise
• Interface conviviale conçue pour les débutants et les experts
• Accès à plusieurs modèles d'IA au-delà de DeepSeek
• Niveau gratuit disponible avec des limites d'utilisation raisonnables
• Fonctionnalités avancées comme les flux de travail personnalisés et le traitement par lots

Avec Anakin AI, vous pouvez expérimenter les capacités de DeepSeek pour des tâches comme répondre à des questions, générer du contenu, aider à la programmation et résoudre des problèmes sans vous soucier des exigences matérielles ou des configurations techniques.

Exécuter DeepSeek localement avec Ollama

Pour ceux qui préfèrent exécuter des modèles IA localement sur leur propre matériel pour plus de confidentialité, de contrôle et potentiellement une meilleure performance, Ollama fournit une excellente solution pour déployer des modèles DeepSeek sur votre propre ordinateur.

Exigences pour exécuter DeepSeek localement :

Les exigences matérielles varient selon la version de DeepSeek que vous prévoyez d'utiliser :

• Pour les modèles plus petits (1,5B, 7B ou 8B) : Un CPU moderne avec au moins 16 Go de RAM, de préférence avec un GPU décent (8 Go+ VRAM)
• Pour les modèles moyens (14B, 32B) : Un GPU puissant avec 16-24 Go de VRAM
• Pour les modèles plus grands (70B) : GPU(s) haut de gamme avec 40 Go+ VRAM
• Pour le modèle complet de 671B : Matériel de niveau entreprise avec plusieurs GPU puissants

Guide étape par étape pour exécuter DeepSeek avec Ollama :

Installez Ollama :

• Pour macOS et Linux : curl -fsSL <https://ollama.com/install.sh> | sh
• Pour Windows : Téléchargez l'installateur depuis ollama.com/download

Téléchargez et exécutez DeepSeek : Choisissez la taille de modèle appropriée en fonction des capacités de votre matériel :

# Pour les systèmes d'entrée de gamme (version 1.5B)
ollama run deepseek-r1:1.5b

# Pour les systèmes de milieu de gamme (version 7B)
ollama run deepseek-r1:7b

# Pour les meilleurs systèmes (version 8B basée sur Llama)
ollama run deepseek-r1:8b

# Pour les systèmes haute performance (version 14B)
ollama run deepseek-r1:14b

Interagir avec le modèle : Une fois le modèle chargé, vous verrez un invite de commande où vous pouvez commencer à poser des questions ou à donner des instructions :

>>> Quelle est la signification de l'informatique quantique ?

Gérer vos modèles :

• Liste des modèles installés : ollama list
• Supprimer un modèle : ollama rm deepseek-r1:7b
• Afficher les informations sur le modèle : ollama show deepseek-r1

Ajouter une interface graphique :

Bien qu'Ollama fournisse une interface en ligne de commande par défaut, vous pouvez améliorer votre expérience avec une interface utilisateur graphique. Les options populaires incluent :

• Open WebUI : Une interface web riche en fonctionnalités pour interagir avec les modèles Ollama
• LM Studio : Une application de bureau pour gérer et utiliser des modèles linguistiques locaux
• MSTY.app : Une interface conviviale optimisée pour Ollama

Pour installer Open WebUI, par exemple, vous pouvez utiliser Docker :

docker run -d --name openwebui -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:latest

Puis accédez-y à l'http://localhost:3000 dans votre navigateur.

DeepSeek sur les plateformes cloud

Si vous n'avez pas le matériel nécessaire pour exécuter DeepSeek localement mais souhaitez toujours un contrôle direct sur le modèle, plusieurs plateformes cloud offrent des options gratuites ou à bas coût pour déployer des modèles DeepSeek :

Google Colab (Niveau gratuit) :

Créez un nouveau notebook Google Colab

Installez les packages nécessaires :

!pip install transformers torch accelerate

Chargez et utilisez DeepSeek :

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "deepseek-ai/deepseek-r1-7b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

# Générer du texte
inputs = tokenizer("Écrire un poème sur l'intelligence artificielle", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Espaces Hugging Face :

1. Créez un compte gratuit Hugging Face
2. Créez un nouvel Espace
3. Sélectionnez Gradio comme votre framework
4. Construisez une interface simple pour DeepSeek en utilisant leurs modèles fournis

Construire des applications RAG avec DeepSeek

Une des applications les plus puissantes de DeepSeek est la construction de systèmes de génération augmentée par la récupération (RAG) qui peuvent référencer des bases de connaissances spécifiques. Voici une approche simplifiée pour créer un système RAG gratuit avec DeepSeek :

Utiliser LangChain avec DeepSeek :

Installez les packages nécessaires :

pip install langchain langchain-community langchain-deepseek-official

Configurez le traitement des documents :

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# Charger le document
loader = PyPDFLoader("votre_document.pdf")
data = loader.load()

# Diviser en morceaux
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=100)
documents = text_splitter.split_documents(data)

Créez des embeddings et configurez le stockage vectoriel :

from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS

# Utiliser un modèle d'embedding gratuit
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")

# Créer un magasin vectoriel
vectorstore = FAISS.from_documents(documents, embeddings)

Configurez DeepSeek avec le service NVIDIA NIM gratuit :

from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA
from langchain.chains import RetrievalQA

# Obtenez une clé API gratuite de NVIDIA NIM
llm = ChatNVIDIA(
    model="deepseek-ai/deepseek-r1",
    api_key="votre_clé_api_gratuite_nvidia_nim",
    temperature=0.7
)

# Créer une chaîne RAG
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
    llm=llm,
    chain_type="stuff",
    retriever=vectorstore.as_retriever()
)

# Interroger le système
result = qa_chain.invoke({"query": "Quels sont les points clés dans le document ?" })
print(result["result"])

Options d'accès à l'API DeepSeek

Si vous préférez utiliser DeepSeek via des appels API sans configurer le modèle vous-même, plusieurs options offrent un accès gratuit ou à bas coût :

1. NVIDIA NIM : Propose des modèles DeepSeek avec des crédits gratuits pour les nouveaux utilisateurs
2. API Perplexity : Fournit un accès aux modèles DeepSeek avec un généreux niveau gratuit
3. La plateforme officielle de DeepSeek : Propose occasionnellement des crédits API gratuits pour les développeurs

Pour commencer avec NVIDIA NIM :

1. Créez un compte sur nim.nvidia.com
2. Accédez à la section des modèles IA et sélectionnez DeepSeek
3. Générez une clé API
4. Utilisez la clé dans vos applications avec des bibliothèques comme LangChain ou directement via des appels API REST

Ressources communautaires et outils open-source

La communauté open-source a développé de nombreux outils gratuits pour améliorer votre expérience avec DeepSeek :

1. Intégration LangChain : Cadre gratuit pour construire des applications avec DeepSeek
2. Départements GitHub de DeepSeek : Code officiel et exemples de DeepSeek
3. Outils de quantification de modèles : Outils comme GPTQ et AWQ pour réduire la taille des modèles sans perte de performance significative
4. Communautés Discord : Communautés d'utilisateurs actives partageant des conseils et des cas d'utilisation

Optimiser les performances de DeepSeek sur du matériel limité

Si vous exécutez DeepSeek localement sur un matériel modeste, ces techniques d'optimisation peuvent aider :

1. Utilisez des modèles quantifiés : Les versions quantifiées 4 bits ou 8 bits réduisent considérablement les exigences en mémoire
2. Réduisez la longueur du contexte : Limitez le contexte d'entrée pour réduire l'utilisation de la mémoire
3. Optimisez les ressources système : Fermez les applications et processus inutiles
4. Utilisez l'accélération GPU : Même les anciens GPU peuvent offrir des améliorations significatives par rapport à l'inférence uniquement CPU

Conclusion : Adopter l'avenir de l'IA gratuite

DeepSeek représente une étape significative dans la démocratisation de l'accès à des modèles d'IA puissants. En rendant des modèles linguistiques avancés disponibles en tant qu'offres open-source, DeepSeek a permis aux particuliers, chercheurs et organisations de tirer parti des capacités d'IA de pointe sans les barrières financières qui ont traditionnellement limité l'accès.

Bien que l'exécution de ces modèles localement offre le plus de contrôle et de confidentialité, des plateformes comme Anakin AI offrent l'approche la plus conviviale pour expérimenter immédiatement les capacités de DeepSeek. L'interface intuitive d'Anakin, combinée à son niveau gratuit et à l'accès à plusieurs modèles au-delà de DeepSeek, en fait un excellent point de départ pour quiconque souhaite explorer le potentiel de cette technologie.

Que vous choisissiez d'utiliser Anakin AI pour sa simplicité, d'exécuter DeepSeek localement avec Ollama pour un contrôle maximal ou de tirer parti des plateformes cloud pour l'évolutivité, la démocratisation de la technologie IA grâce à des modèles open-source comme DeepSeek permet à une nouvelle génération d'innovation et de créativité.

Alors que vous commencez votre parcours avec DeepSeek, rappelez-vous que les applications d'IA les plus puissantes proviennent souvent de la combinaison de ces modèles avec vos données, problèmes et insights uniques. Les outils et méthodes décrits dans ce guide ne sont qu'un point de départ : la vraie magie réside dans ce que vous construisez avec eux.