Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, việc truy cập các mô hình AI mạnh mẽ thường bị giới hạn bởi những rào cản về chi phí và yêu cầu kỹ thuật đáng kể. DeepSeek AI, một mô hình ngôn ngữ tiên tiến được phát triển bởi công ty AI Trung Quốc DeepSeek, đã nổi lên như một yếu tố thay đổi cuộc chơi trong lĩnh vực này. Với hiệu suất tương đương với các mô hình độc quyền như các sản phẩm của OpenAI, cách tiếp cận mở của DeepSeek đã dân chủ hóa quyền truy cập vào các khả năng AI tiên tiến. Hướng dẫn toàn diện này sẽ hướng dẫn bạn qua các phương pháp khác nhau để sử dụng DeepSeek AI hoàn toàn miễn phí, trao quyền cho bạn để tận dụng công nghệ này mà không gặp phải rào cản tài chính.
DeepSeek AI là một tập hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã thu hút sự chú ý đáng kể trong cộng đồng AI nhờ vào khả năng ấn tượng của nó trong suy luận, toán học, lập trình, và các tác vụ kiến thức chung. Điều làm cho DeepSeek khác biệt không chỉ là hiệu suất của nó mà còn là khả năng truy cập - công ty đã cung cấp nhiều phiên bản của các mô hình của mình dưới dạng mã nguồn mở, cho phép các nhà nghiên cứu, lập trình viên và những người đam mê sử dụng chúng mà không gặp các chi phí cao liên quan đến nhiều dịch vụ AI thương mại.
Gia đình mô hình DeepSeek bao gồm:
Các mô hình này đã thể hiện hiệu suất đáng kể trong các bài kiểm tra, với một số phiên bản tiến gần hoặc đạt được khả năng tương đương với các mô hình độc quyền đắt tiền hơn từ các công ty AI lớn.
Trước khi đi vào các phương pháp kỹ thuật hơn, hãy khám phá cách dễ nhất để truy cập các mô hình DeepSeek mà không cần thiết lập hoặc kiến thức kỹ thuật: Anakin AI.
Anakin AI là một nền tảng AI tất cả trong một cung cấp quyền truy cập miễn phí vào một loạt các mô hình AI mạnh mẽ, bao gồm DeepSeek. Nền tảng thân thiện với người dùng này cho phép bạn ngay lập tức bắt đầu sử dụng các khả năng của DeepSeek mà không cần tải xuống bất kỳ thứ gì hoặc thiết lập các môi trường phức tạp.
Anakin AI mang lại một số lợi thế để truy cập DeepSeek:
Với Anakin AI, bạn có thể trải nghiệm khả năng của DeepSeek cho các tác vụ như trả lời câu hỏi, tạo nội dung, hỗ trợ lập trình và giải quyết vấn đề mà không phải lo lắng về yêu cầu phần cứng hoặc cấu hình kỹ thuật.
Đối với những ai thích chạy các mô hình AI trên phần cứng của riêng họ để tăng cường sự riêng tư, kiểm soát và có thể tăng hiệu suất, Ollama cung cấp một giải pháp tuyệt vời để triển khai các mô hình DeepSeek trên máy tính của bạn.
Các yêu cầu phần cứng thay đổi tùy theo phiên bản DeepSeek mà bạn dự định sử dụng:
Cài đặt Ollama:
curl -fsSL <https://ollama.com/install.sh> | shTải xuống và chạy DeepSeek: Chọn kích thước mô hình phù hợp dựa trên khả năng phần cứng của bạn:
# Đối với hệ thống cấp vào (phiên bản 1.5B)
ollama run deepseek-r1:1.5b
# Đối với hệ thống tầm trung (phiên bản 7B)
ollama run deepseek-r1:7b
# Đối với các hệ thống tốt hơn (phiên bản 8B dựa trên Llama)
ollama run deepseek-r1:8b
# Đối với các hệ thống hiệu suất cao (phiên bản 14B)
ollama run deepseek-r1:14b
Tương tác với mô hình: Khi mô hình được tải, bạn sẽ thấy một dấu nhắc lệnh nơi bạn có thể bắt đầu đặt câu hỏi hoặc đưa ra gợi ý:
>>> Tầm quan trọng của máy tính lượng tử là gì?
Quản lý các mô hình của bạn:
ollama listollama rm deepseek-r1:7bollama show deepseek-r1Khi Ollama cung cấp giao diện dòng lệnh theo mặc định, bạn có thể nâng cao trải nghiệm của mình với một giao diện người dùng đồ họa. Các tùy chọn phổ biến bao gồm:
Để cài đặt Open WebUI, ví dụ, bạn có thể sử dụng Docker:
docker run -d --name openwebui -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:latest
Rồi truy cập nó tại http://localhost:3000 trong trình duyệt của bạn.
Nếu bạn không có phần cứng cần thiết để chạy DeepSeek trên địa phương nhưng vẫn muốn kiểm soát trực tiếp mô hình, một số nền tảng đám mây cung cấp các tùy chọn miễn phí hoặc chi phí thấp để triển khai các mô hình DeepSeek:
Tạo một sổ tay Google Colab mới
Cài đặt các gói cần thiết:
!pip install transformers torch accelerate
Tải và sử dụng 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)
# Tạo văn bản
inputs = tokenizer("Viết một bài thơ về trí tuệ nhân tạo", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
Một trong những ứng dụng mạnh mẽ nhất của DeepSeek là xây dựng các hệ thống Tăng cường lấy lại Thông tin (RAG) có thể tham khảo các cơ sở kiến thức cụ thể. Dưới đây là một cách tiếp cận đơn giản để tạo một hệ thống RAG miễn phí với DeepSeek:
Cài đặt các gói cần thiết:
pip install langchain langchain-community langchain-deepseek-official
Thiết lập xử lý tài liệu:
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
# Tải tài liệu
loader = PyPDFLoader("your_document.pdf")
data = loader.load()
# Chia thành các phần
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=100)
documents = text_splitter.split_documents(data)
Tạo embeddings và thiết lập lưu trữ vector:
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
# Sử dụng mô hình embedding miễn phí
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
# Tạo lưu trữ vector
vectorstore = FAISS.from_documents(documents, embeddings)
Thiết lập DeepSeek với dịch vụ NVIDIA NIM miễn phí:
from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA
from langchain.chains import RetrievalQA
# Lấy khóa API miễn phí từ NVIDIA NIM
llm = ChatNVIDIA(
model="deepseek-ai/deepseek-r1",
api_key="your_free_nvidia_nim_api_key",
temperature=0.7
)
# Tạo chuỗi RAG
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
chain_type="stuff",
retriever=vectorstore.as_retriever()
)
# Truy vấn hệ thống
result = qa_chain.invoke({"query": "Các điểm chính trong tài liệu là gì?"})
print(result["result"])
Nếu bạn thích sử dụng DeepSeek thông qua các cuộc gọi API mà không cần tự thiết lập mô hình, một số tùy chọn cung cấp quyền truy cập miễn phí hoặc chi phí thấp:
Để bắt đầu với NVIDIA NIM:
Cộng đồng mã nguồn mở đã phát triển nhiều công cụ miễn phí để nâng cao trải nghiệm của bạn với DeepSeek:
Nếu bạn đang chạy DeepSeek trên phần cứng khiêm tốn, những kỹ thuật tối ưu hóa này có thể giúp:
DeepSeek đại diện cho một cột mốc quan trọng trong việc dân chủ hóa quyền truy cập vào các mô hình AI mạnh mẽ. Bằng cách cung cấp các mô hình ngôn ngữ tiên tiến dưới dạng mã nguồn mở, DeepSeek đã cho phép cá nhân, nhà nghiên cứu và tổ chức tận dụng các khả năng AI tiên tiến mà không gặp phải những rào cản tài chính vốn đã hạn chế quyền truy cập.
Khi chạy các mô hình này trên địa phương mang lại kiểm soát và bảo mật tối đa, các nền tảng như Anakin AI cung cấp cách tiếp cận thân thiện với người dùng nhất để trải nghiệm khả năng của DeepSeek ngay lập tức. Giao diện trực quan của Anakin, kết hợp với bậc miễn phí của nó và quyền truy cập vào nhiều mô hình không chỉ riêng DeepSeek, làm cho nó trở thành điểm khởi đầu tuyệt vời cho bất kỳ ai muốn khám phá tiềm năng của công nghệ này.
Dù bạn chọn sử dụng Anakin AI vì sự đơn giản, chạy DeepSeek trên địa phương với Ollama để có được sự kiểm soát tối đa, hay tận dụng các nền tảng đám mây để mở rộng quy mô, việc dân chủ hóa công nghệ AI thông qua các mô hình mã nguồn mở như DeepSeek đang trao quyền cho một thế hệ đổi mới và sáng tạo mới.
Khi bạn bắt đầu hành trình với DeepSeek, hãy nhớ rằng những ứng dụng AI mạnh mẽ nhất thường đến từ việc kết hợp những mô hình này với dữ liệu, vấn đề và insights độc đáo của bạn. Các công cụ và phương pháp được nêu trong hướng dẫn này chỉ là điểm khởi đầu - phép màu thật sự đến từ những gì bạn xây dựng với chúng.
