Dalam lanskap kecerdasan buatan yang berkembang pesat, memiliki akses ke model bahasa yang kuat dan tidak terfilter secara lokal memberikan kebebasan yang belum pernah ada sebelumnya bagi pengembang, peneliti, dan penggemar AI. DeepSeek R1, sebuah model bahasa canggih yang dikembangkan oleh DeepSeek, telah menarik perhatian signifikan karena kemampuan penalarannya yang mengesankan yang bersaing dengan model-proprietari seperti tawaran OpenAI. Panduan komprehensif ini akan membawa Anda melalui segala yang perlu Anda ketahui tentang menjalankan versi tidak terfilter dari DeepSeek R1 di mesin lokal Anda, memberi Anda kontrol dan privasi penuh atas interaksi AI Anda.
Memahami DeepSeek R1: Model Penalaran yang Kuat
DeepSeek R1 mewakili kemajuan signifikan dalam teknologi AI sumber terbuka. Model ini telah menunjukkan kinerja luar biasa pada tolok ukur kompleks, terutama unggul dalam:
- Tugas penalaran tingkat lanjut yang memerlukan pemecahan masalah bertahap multi-langkah
- Perhitungan matematis dan pemecahan masalah algoritmik
- Pemrograman dan penulisan teknis dengan akurasi yang mengesankan
- Generasi konten kreatif di berbagai domain
Versi standar dari DeepSeek R1 dilengkapi dengan mekanisme keselamatan bawaan yang membatasi jenis keluaran tertentu. Namun, banyak pengguna yang mencari versi tidak terfilter untuk penelitian yang sah, aplikasi kreatif, atau kasus penggunaan khusus di mana batasan tersebut tidak produktif.
Mengapa Menjalankan DeepSeek R1 Tidak Terfilter Secara Lokal?
Menjalankan versi tidak terfilter dari DeepSeek R1 secara lokal menawarkan beberapa keuntungan yang menarik:
- Privasi lengkap: Data dan permintaan Anda tidak pernah meninggalkan mesin Anda
- Tanpa biaya penggunaan: Hindari biaya per-token atau biaya langganan yang terkait dengan API cloud
- Kustomisasi: Sesuaikan parameter dan prompt sistem tanpa batasan
- Kemampuan offline: Gunakan AI canggih tanpa memerlukan konektivitas internet
- Tanpa batasan tarif: Jalankan sebanyak mungkin kueri yang dapat ditangani oleh perangkat keras Anda
Proses Abliteration: Dari Terfilter ke Tidak Terfilter
Proses penghapusan filter keselamatan dari model bahasa seperti DeepSeek R1 sering disebut sebagai "abliteration." Berbeda dengan penyesuaian halus tradisional yang memerlukan pelatihan ulang yang luas, abliteration memodifikasi pola aktivasi internal model untuk menekan kecenderungannya menolak jenis prompt tertentu.
Proses ini mempertahankan kemampuan penalaran inti sambil menghapus pembatasan buatan, menghasilkan model yang:
- Mempertahankan kecerdasan dan kemampuan aslinya
- Merespons berbagai prompt tanpa penolakan
- Memungkinkan eksplorasi topik kreatif dan kontroversial
Memperkenalkan Anakin AI: Gerbang Anda ke Alur Kerja AI
Sebelum menyelami instalasi lokal, patut dipertimbangkan Anakin AI sebagai platform yang kuat untuk bekerja dengan model tidak terfilter seperti DeepSeek R1.

Anakin AI menawarkan solusi tanpa kode untuk membuat alur kerja AI yang dapat memanfaatkan berbagai model kuat, termasuk versi tidak terfilter dari DeepSeek R1.
Dengan Anakin AI, Anda bisa:
- Terhubung ke berbagai API LLM termasuk DeepSeek R1, GPT-4, Claude 3.5, dan Dolphin-Mixtral tidak terfilter
- Menciptakan alur kerja AI kompleks tanpa pengetahuan pemrograman
- Integrasikan generasi gambar AI (FLUX) dan generasi audio/video (Minimax)
- Akses lebih dari 1000 aplikasi AI yang sudah dibangun untuk berbagai kasus penggunaan
Bagi mereka yang ingin memulai dengan cepat dengan DeepSeek R1 yang tidak terfilter tanpa harus mengelola kompleksitas teknis dari penyebaran lokal, Anakin AI menyediakan alternatif yang sangat baik. Namun, bagi mereka yang berkomitmen untuk pengaturan lokal yang sepenuhnya, mari kita lanjutkan dengan panduan instalasi.
Persyaratan Perangkat Keras untuk Menjalankan DeepSeek R1 Secara Lokal
DeepSeek R1 tersedia dalam beberapa ukuran, dengan persyaratan sumber daya yang berukuran sesuai:
Persyaratan Minimum:
- GPU: GPU NVIDIA dengan setidaknya 8GB VRAM untuk model 8B parameter
- RAM: minimum 16GB (disarankan 32GB+)
- Storage: 15-40GB ruang kosong tergantung pada ukuran model
- CPU: Prosesor multi-core modern (Intel i7/Ryzen 7 atau lebih baik)
Dianjurkan untuk Model yang Lebih Besar (32B/70B):
- GPU: NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM) atau beberapa GPU
- RAM: 64GB+
- Storage: NVMe SSD dengan ruang kosong 100GB+
- CPU: Prosesor high-end dengan 8+ core fisik
Menginstal dan Menjalankan DeepSeek R1 Tidak Terfilter dengan Ollama
Ollama adalah alat yang ramah pengguna yang menyederhanakan menjalankan model bahasa besar secara lokal. Berikut adalah cara menggunakannya untuk menerapkan DeepSeek R1 yang tidak terfilter:
Langkah 1: Instal Ollama
Untuk macOS/Linux:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Untuk Windows:
Unduh penginstal dari situs resmi Ollama.
Langkah 2: Tarik Model
Tergantung pada kemampuan perangkat keras Anda, pilih ukuran model yang sesuai:
# Untuk versi 8B parameter (paling sedikit penggunaan sumber daya)
ollama pull deepseek-r1:8b
# Untuk versi yang lebih besar (jika perangkat keras Anda mendukungnya)
ollama pull deepseek-r1:32b
ollama pull deepseek-r1:70b
Untuk versi yang tidak terfilter secara khusus, Anda mungkin perlu menggunakan model yang disediakan oleh komunitas:
ollama pull huihui_ai/deepseek-r1-abliterated:8b
Langkah 3: Jalankan Model
Mulailah sesi interaktif dengan model yang sudah Anda instal:
ollama run deepseek-r1:8b
atau untuk versi tidak terfilter:
ollama run huihui_ai/deepseek-r1-abliterated:8b
Anda sekarang dapat berinteraksi dengan model secara langsung melalui baris perintah.
Langkah 4: Mengintegrasikan dengan Aplikasi
Ollama menyediakan REST API yang memungkinkan Anda mengintegrasikan model dengan aplikasi lain:
- API Endpoint: http://localhost:11434
- Contoh permintaan:
POST http://localhost:11434/api/generate
{
"model": "deepseek-r1:8b",
"prompt": "Permintaan Anda di sini",
"stream": true
}
Konfigurasi Lanjutan untuk Kinerja Optimal
Opsi Kuantisasi
Kuantisasi mengurangi jejak memori model dengan dampak minimal pada kualitas:
- Q4_K_M: Keseimbangan terbaik antara kualitas dan kinerja
- Q6_K: Kualitas lebih tinggi tetapi memerlukan lebih banyak VRAM
- Q2_K: Efisiensi maksimum untuk perangkat keras terbatas
Penyetelan Parameter
Sesuaikan perilaku model Anda dengan parameter ini:
ollama run deepseek-r1:8b -c '
{
"temperature": 0.7,
"top_p": 0.9,
"context_length": 4096,
"repeat_penalty": 1.1
}'
Alokasi Lapisan GPU
Jika Anda memiliki VRAM terbatas, Anda dapat menentukan berapa banyak lapisan yang akan dialokasikan ke GPU:
ollama run deepseek-r1:8b --gpu-layers 32
Menggunakan Anakin AI untuk Alur Kerja yang Ditingkatkan
Seperti disebutkan sebelumnya, Anakin AI memberikan alternatif yang kuat untuk pengaturan lokal yang kompleks. Berikut adalah cara Anakin AI dapat meningkatkan pengalaman Anda dengan DeepSeek R1 yang tidak terfilter:
- Pembuatan alur kerja tanpa kode: Membangun alur kerja AI yang kompleks secara visual tanpa pemrograman
- Integrasi multi-model: Menggabungkan DeepSeek R1 dengan model lain dalam alur kerja yang sama
- Template yang sudah dibangun: Mengakses template khusus untuk berbagai aplikasi
- Efisiensi biaya: Bayar hanya untuk apa yang Anda gunakan tanpa mengelola infrastruktur
Untuk memulai dengan Anakin AI:
- Daftar di platform Anakin AI
- Pilih DeepSeek R1 dari model yang tersedia
- Konfigurasi alur kerja Anda secara visual dengan antarmuka seret dan lepas
- Terapkan solusi Anda dengan satu klik
Pertimbangan Etis dan Penggunaan yang Bertanggung Jawab
Walaupun model tidak terfilter memberikan kebebasan berharga untuk aplikasi yang sah, mereka juga datang dengan tanggung jawab:
- Monitoring konten: Terapkan penyaringan konten Anda sendiri untuk aplikasi yang dihadapi pengguna
- Kepatuhan hukum: Pastikan penggunaan Anda mematuhi hukum dan regulasi lokal
- Perlindungan privasi: Tangani data pengguna secara bertanggung jawab, terutama saat memproses informasi sensitif
- Pencegahan bahaya: Hindari aplikasi yang dapat menyebabkan bahaya langsung pada individu atau kelompok
Memecahkan Masalah Umum
Kesalahan Kekurangan Memori
Jika Anda mengalami kesalahan CUDA kekurangan memori:
- Kurangi panjang konteks
- Gunakan kuantisasi yang lebih agresif (misalnya, Q4_K_M alih-alih Q6_K)
- Alokasikan lebih sedikit lapisan ke GPU
- Tutup aplikasi lain yang intensif GPU
Kinerja Lambat
Untuk meningkatkan kinerja:
- Aktifkan percepatan GPU jika tersedia
- Gunakan NVMe SSD untuk penyimpanan model
- Optimalkan ukuran batch dan jumlah thread
- Pertimbangkan untuk meningkatkan perangkat keras untuk model yang lebih besar
Hasil Hallucination Model
Untuk mengurangi ketidakakuratan dalam keluaran:
- Turunkan pengaturan suhu
- Tingkatkan penalti pengulangan
- Berikan prompt yang lebih detail dengan instruksi eksplisit
- Gunakan prompt sistem untuk memandu perilaku model
Kesimpulan
Menjalankan model DeepSeek R1 yang tidak terfilter secara lokal memberi Anda akses yang belum pernah terjadi sebelumnya ke kemampuan AI yang kuat dengan privasi dan kontrol penuh. Entah Anda memilih rute teknis penginstalan lokal melalui Ollama atau memilih pengalaman yang disederhanakan dari Anakin AI, Anda sekarang memiliki pengetahuan yang dibutuhkan untuk menerapkan model canggih ini untuk kebutuhan spesifik Anda.
Dengan memahami baik aspek teknis maupun pertimbangan etis, Anda dapat memanfaatkan model AI yang tidak terfilter secara bertanggung jawab sambil menjelajahi seluruh spektrum kemungkinan yang mereka tawarkan. Seiring model bahasa terus berkembang, memiliki keterampilan untuk menerapkan dan menyesuaikannya secara lokal akan tetap menjadi aset yang tak ternilai bagi pengembang, peneliti, dan penggemar AI.
Ingat bahwa dengan kekuatan besar datang tanggung jawab yang besar. Gunakan kemampuan ini secara etis, sah, dan sadar untuk berkontribusi positif pada kemajuan teknologi AI.