Dalam lanskap kecerdasan buatan yang berkembang pesat, akses ke model AI yang kuat secara tradisional dibatasi oleh biaya yang signifikan dan persyaratan teknis. DeepSeek AI, model bahasa canggih yang dikembangkan oleh perusahaan AI Tiongkok DeepSeek, telah muncul sebagai pengubah permainan di ruang ini. Dengan kinerja yang sebanding dengan model kepemilikan seperti tawaran OpenAI, pendekatan sumber terbuka DeepSeek telah mendemokrasikan akses ke kemampuan AI yang canggih. Panduan komprehensif ini akan memandu Anda melalui berbagai metode untuk menggunakan DeepSeek AI sepenuhnya gratis, memberdayakan Anda untuk memanfaatkan teknologi ini tanpa batasan keuangan.
DeepSeek AI adalah sekumpulan model bahasa besar (LLM) yang telah mendapatkan perhatian signifikan di komunitas AI karena kemampuannya yang mengesankan dalam penalaran, matematika, pemrograman, dan tugas pengetahuan umum. Yang membedakan DeepSeek bukan hanya kinerjanya tetapi juga aksesibilitas—perusahaan telah menyediakan beberapa versi modelnya sebagai tawaran sumber terbuka, memungkinkan peneliti, pengembang, dan penggemar untuk menggunakannya tanpa biaya prohibitif yang terkait dengan banyak layanan AI komersial.
Keluarga model DeepSeek mencakup:
Model-model ini telah menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam benchmark, dengan beberapa versi mendekati atau setara dengan kemampuan model kepemilikan yang jauh lebih mahal dari perusahaan AI besar.
Sebelum menyelami pendekatan yang lebih teknis, mari kita eksplorasi cara termudah untuk mengakses model DeepSeek tanpa pengaturan atau pengetahuan teknis: Anakin AI.
Anakin AI adalah platform AI all-in-one yang memberikan akses gratis ke berbagai model AI yang kuat, termasuk DeepSeek. Platform yang ramah pengguna ini memungkinkan Anda untuk langsung mulai menggunakan kemampuan DeepSeek tanpa mengunduh apa pun atau mengatur lingkungan yang kompleks.
Anakin AI menawarkan beberapa keuntungan untuk mengakses DeepSeek:
Dengan Anakin AI, Anda dapat mengalami kemampuan DeepSeek untuk tugas seperti menjawab pertanyaan, generasi konten, bantuan pemrograman, dan pemecahan masalah tanpa khawatir tentang persyaratan perangkat keras atau konfigurasi teknis.
Untuk mereka yang lebih suka menjalankan model AI secara lokal di perangkat keras mereka sendiri demi meningkatkan privasi, kontrol, dan kemungkinan kinerja yang lebih tinggi, Ollama menyediakan solusi yang sangat baik untuk menerapkan model DeepSeek di komputer Anda sendiri.
Persyaratan perangkat keras bervariasi tergantung pada versi DeepSeek mana yang ingin Anda gunakan:
Instal Ollama:
curl -fsSL <https://ollama.com/install.sh> | shUnduh dan Jalankan DeepSeek: Pilih ukuran model yang sesuai berdasarkan kemampuan perangkat keras Anda:
# Untuk sistem entry-level (versi 1.5B)
ollama run deepseek-r1:1.5b
# Untuk sistem menengah (versi 7B)
ollama run deepseek-r1:7b
# Untuk sistem yang lebih baik (versi berbasis Llama 8B)
ollama run deepseek-r1:8b
# Untuk sistem berperforma tinggi (versi 14B)
ollama run deepseek-r1:14b
Berinteraksi dengan Model: Setelah model dimuat, Anda akan melihat prompt perintah di mana Anda dapat mulai mengajukan pertanyaan atau memberikan perintah:
>>> Apa pentingnya komputasi kuantum?
Mengelola Model Anda:
ollama listollama rm deepseek-r1:7bollama show deepseek-r1Sementara Ollama menyediakan antarmuka baris perintah secara default, Anda dapat meningkatkan pengalaman Anda dengan antarmuka pengguna grafis. Pilihan populer termasuk:
Untuk menginstal Open WebUI, misalnya, Anda dapat menggunakan Docker:
docker run -d --name openwebui -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:latest
Kemudian akses di http://localhost:3000 di browser Anda.
Jika Anda tidak memiliki perangkat keras yang diperlukan untuk menjalankan DeepSeek secara lokal tetapi tetap ingin kontrol langsung atas model, beberapa platform cloud menawarkan opsi gratis atau dengan biaya rendah untuk menerapkan model DeepSeek:
Buat notebook Google Colab baru
Instal paket yang diperlukan:
!pip install transformers torch accelerate
Muatan dan gunakan 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)
# Hasilkan teks
inputs = tokenizer("Tulis puisi tentang kecerdasan buatan", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
Salah satu aplikasi paling kuat dari DeepSeek adalah membangun sistem Generasi Diperluas Pengambilan (RAG) yang dapat merujuk basis pengetahuan tertentu. Berikut adalah pendekatan sederhana untuk membuat sistem RAG gratis dengan DeepSeek:
Instal paket yang diperlukan:
pip install langchain langchain-community langchain-deepseek-official
Siapkan pemrosesan dokumen:
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
# Muat dokumen
loader = PyPDFLoader("dokumen_anda.pdf")
data = loader.load()
# Bagi menjadi potongan
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=100)
documents = text_splitter.split_documents(data)
Buat embedding dan siapkan penyimpanan vektor:
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
# Gunakan model embedding gratis
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
# Buat penyimpanan vektor
vectorstore = FAISS.from_documents(documents, embeddings)
Siapkan DeepSeek dengan layanan NVIDIA NIM gratis:
from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA
from langchain.chains import RetrievalQA
# Dapatkan kunci API gratis dari NVIDIA NIM
llm = ChatNVIDIA(
model="deepseek-ai/deepseek-r1",
api_key="kunci_api_nvidia_nim_gratis_anda",
temperature=0.7
)
# Buat rantai RAG
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
chain_type="stuff",
retriever=vectorstore.as_retriever()
)
# Ajukan pertanyaan pada sistem
result = qa_chain.invoke({"query": "Apa poin kunci dalam dokumen?"})
print(result["result"])
Jika Anda lebih suka menggunakan DeepSeek melalui panggilan API tanpa mengatur model sendiri, beberapa opsi menyediakan akses gratis atau dengan biaya rendah:
Untuk memulai dengan NVIDIA NIM:
Komunitas sumber terbuka telah mengembangkan banyak alat gratis untuk meningkatkan pengalaman Anda dengan DeepSeek:
Jika Anda menjalankan DeepSeek secara lokal pada perangkat keras yang sederhana, teknik optimasi ini dapat membantu:
DeepSeek mewakili tonggak signifikan dalam mendemokrasikan akses ke model AI yang kuat. Dengan membuat model bahasa canggih tersedia sebagai tawaran sumber terbuka, DeepSeek telah memungkinkan individu, peneliti, dan organisasi untuk memanfaatkan kemampuan AI mutakhir tanpa batasan keuangan yang biasanya membatasi akses.
Sementara menjalankan model ini secara lokal memberikan kontrol dan privasi yang paling, platform seperti Anakin AI menawarkan pendekatan yang paling ramah pengguna untuk mengalami kemampuan DeepSeek secara instan. Antarmuka intuitif Anakin, dikombinasikan dengan tier gratis dan akses ke banyak model selain hanya DeepSeek, menjadikannya titik awal yang sangat baik bagi siapa pun yang ingin mengeksplorasi potensi teknologi ini.
Apakah Anda memilih untuk menggunakan Anakin AI karena kesederhanaannya, menjalankan DeepSeek secara lokal dengan Ollama untuk kontrol maksimum, atau memanfaatkan platform cloud untuk skala, demokratisasi teknologi AI melalui model sumber terbuka seperti DeepSeek memberdayakan generasi inovasi dan kreativitas baru.
Ketika Anda memulai perjalanan dengan DeepSeek, ingatlah bahwa aplikasi AI yang paling kuat sering kali berasal dari menggabungkan model-model ini dengan data, masalah, dan wawasan unik Anda. Alat dan metode yang diuraikan dalam panduan ini hanyalah titik awal—keajaiban sejati datang dari apa yang Anda bangun dengan mereka.
