No cenário em rápida evolução da inteligência artificial, o acesso a poderosos modelos de IA tem sido tradicionalmente limitado por barreiras de custo significativas e requisitos técnicos. O DeepSeek AI, um modelo de linguagem de ponta desenvolvido pela empresa chinesa de IA DeepSeek, emergiu como um divisor de águas nesse espaço. Com desempenho comparável a modelos proprietários como as ofertas da OpenAI, a abordagem de código aberto do DeepSeek democratizou o acesso a capacidades avançadas de IA. Este guia abrangente o conduzirá por vários métodos para usar o DeepSeek AI completamente grátis, capacitando você a aproveitar essa tecnologia sem restrições financeiras.
O DeepSeek AI é uma coleção de grandes modelos de linguagem (LLMs) que ganhou atenção significativa na comunidade de IA por suas impressionantes capacidades em raciocínio, matemática, programação e tarefas de conhecimento geral. O que destaca o DeepSeek é não apenas seu desempenho, mas sua acessibilidade— a empresa disponibilizou várias versões de seus modelos como ofertas de código aberto, permitindo que pesquisadores, desenvolvedores e entusiastas os utilizem sem os custos proibitivos associados a muitos serviços comerciais de IA.
A família de modelos DeepSeek inclui:
Esses modelos mostraram desempenho notável em benchmarks, com algumas versões se aproximando ou igualando as capacidades de modelos proprietários muito mais caros de grandes empresas de IA.
Antes de mergulhar em abordagens mais técnicas, vamos explorar a maneira mais fácil de acessar os modelos DeepSeek sem qualquer configuração ou conhecimento técnico: Anakin AI.
Anakin AI é uma plataforma de IA tudo-em-um que fornece acesso gratuito a uma ampla gama de poderosos modelos de IA, incluindo o DeepSeek. Esta plataforma amigável permite que você comece a usar instantaneamente as capacidades do DeepSeek sem baixar nada ou configurar ambientes complexos.
Anakin AI oferece várias vantagens para acessar o DeepSeek:
Com Anakin AI, você pode experimentar as capacidades do DeepSeek para tarefas como responder perguntas, geração de conteúdo, assistência em programação e resolução de problemas, sem se preocupar com requisitos de hardware ou configurações técnicas.
Para aqueles que preferem executar modelos de IA localmente em seu próprio hardware para maior privacidade, controle e potencialmente desempenho superior, o Ollama oferece uma excelente solução para implantar modelos DeepSeek em seu computador.
Os requisitos de hardware variam dependendo de qual versão do DeepSeek você planeja usar:
Instale o Ollama:
curl -fsSL <https://ollama.com/install.sh> | shBaixe e Execute o DeepSeek: Escolha o tamanho do modelo apropriado com base nas capacidades do seu hardware:
# Para sistemas de nível básico (versão 1,5B)
ollama run deepseek-r1:1.5b
# Para sistemas de médio porte (versão 7B)
ollama run deepseek-r1:7b
# Para sistemas melhores (versão baseada no Llama de 8B)
ollama run deepseek-r1:8b
# Para sistemas de alto desempenho (versão 14B)
ollama run deepseek-r1:14b
Interagindo com o Modelo: Uma vez que o modelo esteja carregado, você verá um prompt de comando onde poderá começar a fazer perguntas ou dar comandos:
>>> Qual é a importância da computação quântica?
Gerenciando seus Modelos:
ollama listollama rm deepseek-r1:7bollama show deepseek-r1Enquanto o Ollama fornece uma interface de linha de comando por padrão, você pode aprimorar sua experiência com uma interface gráfica de usuário. Opções populares incluem:
Para instalar o Open WebUI, por exemplo, você pode usar o Docker:
docker run -d --name openwebui -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:latest
Depois acesse-o em http://localhost:3000 no seu navegador.
Se você não tem o hardware necessário para executar o DeepSeek localmente, mas ainda assim deseja controle direto sobre o modelo, várias plataformas em nuvem oferecem opções gratuitas ou de baixo custo para implantar modelos DeepSeek:
Crie um novo notebook do Google Colab
Instale os pacotes necessários:
!pip install transformers torch accelerate
Carregue e use o 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)
# Gera texto
inputs = tokenizer("Escreva um poema sobre inteligência artificial", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
Uma das aplicações mais poderosas do DeepSeek é a criação de sistemas de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) que podem fazer referência a bases de conhecimento específicas. Aqui está uma abordagem simplificada para criar um sistema RAG gratuito com o DeepSeek:
Instale os pacotes necessários:
pip install langchain langchain-community langchain-deepseek-official
Configure o processamento de documentos:
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
# Carregar documento
loader = PyPDFLoader("seu_documento.pdf")
data = loader.load()
# Dividir em partes
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=100)
documents = text_splitter.split_documents(data)
Crie embeddings e configure o armazenamento vetorial:
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
# Use o modelo de embedding gratuito
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
# Crie o armazenamento vetorial
vectorstore = FAISS.from_documents(documents, embeddings)
Configure o DeepSeek com o serviço gratuito NVIDIA NIM:
from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA
from langchain.chains import RetrievalQA
# Obtenha uma chave de API gratuita da NVIDIA NIM
llm = ChatNVIDIA(
model="deepseek-ai/deepseek-r1",
api_key="sua_chave_api_gratuita_nvidia_nim",
temperature=0.7
)
# Crie a cadeia RAG
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
chain_type="stuff",
retriever=vectorstore.as_retriever()
)
# Consulte o sistema
result = qa_chain.invoke({"query": "Quais são os principais pontos do documento?"})
print(result["result"])
Se você prefere usar o DeepSeek através de chamadas de API sem configurar o modelo você mesmo, várias opções oferecem acesso gratuito ou de baixo custo:
Para começar com o NVIDIA NIM:
A comunidade de código aberto desenvolveu inúmeras ferramentas gratuitas para aprimorar sua experiência com o DeepSeek:
Se você estiver executando o DeepSeek localmente em hardware modesto, essas técnicas de otimização podem ajudar:
O DeepSeek representa um marco significativo na democratização do acesso a poderosos modelos de IA. Ao tornar modelos de linguagem avançada disponíveis como ofertas de código aberto, o DeepSeek permite que indivíduos, pesquisadores e organizações aproveitem as capacidades de IA de ponta sem as barreiras financeiras que tradicionalmente limitaram o acesso.
Enquanto a execução desses modelos localmente oferece o máximo controle e privacidade, plataformas como a Anakin AI oferecem a abordagem mais amigável para experimentar imediatamente as capacidades do DeepSeek. A interface intuitiva da Anakin, combinada com seu nível gratuito e acesso a múltiplos modelos além do DeepSeek, faz dela um excelente ponto de partida para qualquer um que deseje explorar o potencial dessa tecnologia.
Seja você optando por usar a Anakin AI pela sua simplicidade, executando o DeepSeek localmente com o Ollama para controle máximo, ou aproveitando plataformas em nuvem para escalabilidade, a democratização da tecnologia de IA através de modelos de código aberto como o DeepSeek está capacitando uma nova geração de inovação e criatividade.
À medida que você inicia sua jornada com o DeepSeek, lembre-se de que as aplicações de IA mais poderosas geralmente vêm da combinação desses modelos com seus dados únicos, problemas e insights. As ferramentas e métodos apresentados neste guia fornecem apenas o ponto de partida— a verdadeira mágica vem do que você constrói com eles.
