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Comment exécuter Deepseek AI localement pour protéger votre intimité - 2 façons faciles

Comment exécuter Deepseek AI localement pour protéger votre intimité - 2 façons faciles

16 avril 2025
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Comment exécuter Deepseek AI localement pour protéger votre intimité - 2 façons faciles

3. Installer DeepSeek

4. Sélectionner et utiliser DeepSeek

Comment installer DeepSeek localement depuis la ligne de commande Linux

Alternativement, vous pouvez effectuer une installation complète de DeepSeek sur un système Linux. Sachez que cette méthode a des exigences système importantes :

  • CPU : Un processeur multicœur puissant avec au moins 12 cœurs recommandé.
  • GPU : Un GPU NVIDIA avec support CUDA pour de meilleures performances. Si Ollama ne détecte pas de GPU NVIDIA, il passera en mode CPU uniquement.
  • RAM : Au moins 16 Go, avec 32 Go ou plus préférés.
  • Stockage : Stockage NVMe pour des opérations plus rapides.
  • Système d'exploitation : Ubuntu ou une distribution basée sur Ubuntu.

Si votre système répond à ces exigences et que vous avez installé Ollama, vous pouvez exécuter le modèle DeepSeek R1 avec la commande :

ollama run deepseek-r1:8b

Si vous n'avez pas encore installé Ollama, vous pouvez le faire avec :

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

Il vous sera demandé votre mot de passe utilisateur pendant l'installation.

Il existe plusieurs versions de DeepSeek que vous pouvez exécuter, y compris :

  • ollama run deepseek-r1 - La version par défaut 8B
  • ollama run deepseek-r1:1.5b - Le modèle le plus petit
  • ollama run deepseek-r1:7b - La version 7B
  • ollama run deepseek-r1:14b - La version 14B
  • ollama run deepseek-r1:32b - La version 32B
  • ollama run deepseek-r1:70b - Le modèle le plus grand et le plus avancé

Une fois la commande terminée, vous serez à l'invite Ollama, prêt à utiliser le modèle choisi.

Avec l'une ou l'autre méthode, vous aurez accès à DeepSeek AI, vous permettant de l'utiliser en toute sécurité sur votre machine locale, en gardant vos requêtes et données privées.

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commentaires (16)
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RyanLopez
RyanLopez 19 juin 2026 08:00:10 UTC+02:00

Finally a guide on running DeepSeek locally! I've been worried about data privacy with cloud AI. The cost efficiency is impressive too. Definitely trying this out. 🚀

RogerPerez
RogerPerez 20 décembre 2025 03:30:40 UTC+01:00

로컬에서 AI를 실행하는 방법에 대한 글 정말 도움 됐어요! 개인정보 보호 이슈가 점점 중요해지는 시대에 DeepSeek 같은 오픈소스 모델이 큰 대안이 될 것 같네요. 한국에서도 AI 개발 경쟁이 치열한데, 비용 효율적인 중국 모델이 시장에 어떤 영향을 미칠지 궁금해요 🤔 혹시 한국어 지원은 언제쯤 될까요?

TerryHernández
TerryHernández 18 novembre 2025 21:30:35 UTC+01:00

Also das mit der lokalen Installation ist ja wirklich praktisch! Endlich muss man nicht mehr ständig Daten in die Cloud schicken. Aber mal ehrlich, wie viel Speicherplatz braucht so ein Modell eigentlich? Mein Laptop ist schon jetzt voll mit Fotos... 🤔

SebastianAnderson
SebastianAnderson 31 octobre 2025 11:30:57 UTC+01:00

¡Qué interesante! No sabía que DeepSeek era una startup china con costes tan bajos. Me pregunto cómo logran desarrollar modelos tan efectivos con menos recursos que sus competidores estadounidenses. La opción de ejecución local es crucial para la privacidad de datos, especialmente para aquellos que trabajan con información sensible. ¿Alguien ya lo ha probado? Me encantaría conocer experiencias reales 🧐

MatthewBaker
MatthewBaker 16 août 2025 11:00:59 UTC+02:00

DeepSeek running locally sounds cool, but I'm skeptical about the setup complexity. Has anyone tried it yet? 🤔

FrankKing
FrankKing 6 août 2025 07:00:59 UTC+02:00

Super cool to see DeepSeek making waves with affordable LLMs! 😎 Running it locally sounds like a privacy win, but I’m curious—how does it stack up against giants like GPT? Anyone tried it yet?

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