DeepSeek ローカル展開ガイド：PC/Mac/Android/iOS

DeepSeekは優れたAIツールです。しかし、さまざまな理由で、多くのAI愛好者は自分のデバイスにローカルに展開したいと考えています。今日は、異なるデバイスでDeepSeekをローカルに展開する方法をガイドし、より高品質でプライベートなAIインタラクション体験を実現する手助けをします。

Table of contents Hide

1 DeepSeekのオフライン展開は安全ですか？

2 DeepSeekのローカル展開に必要なシステム要件

3 AndroidとiOSでDeepSeekをローカル展開するか、アプリをダウンロードする方法

4 Ollamaを使用してWindows/Mac/LinuxにDeepSeekをローカル展開する方法

5 LM Studioを使用してDeepSeekをコンピュータにローカル展開する方法

6 OllamaとLM Studioからローカルに展開したDeepSeekをアンインストールする方法

7 DeepSeekのローカル展開の利点と欠点

8 結論

DeepSeekのオフライン展開は安全ですか？

DeepSeekは安全ですか？プライバシーポリシーによると、いくつかのデータ管理に関する詳細には不確実な点が残っています。たとえば、このポリシーではユーザーデータが中国の安全なサーバーに保存されることが述べられていますが、そのデータがどれくらい保存されるのか、または永久に削除できるかどうかは明記されていません。

とはいえ、TikTokや小紅書、Lemon8などの過去のケースを考えると、DeepSeekのユーザーデータが重大な問題に直面する可能性は極めて低いと考えられます。しかし、注意すべきは、DeepSeek上で不適切なコンテンツを投稿した場合、データが関連機関に提出される可能性があるという点です。

したがって、DeepSeekのデータ管理方法に不満がある場合、PCでのローカル展開は良い代替案となります。

ヒント：

データを保護する別の方法として、VPNを使用することが挙げられます。たとえば、LightningX VPN（閃連VPN）です。これは、AIツール（ChatGPT、Gemini、Claude、DeepSeekなど）に最適なVPNで、Android、iOS、Windows、macOS、Linux、Apple TV、Android TVに対応しています。このVPNでは、50か国以上の2000台以上のサーバーに接続でき、操作が簡単で、非常に高速で安定しています。現在、新規ユーザーには無料試用版が提供されています。

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DeepSeekのローカル展開に必要なシステム要件

以下は、異なるデバイスでDeepSeekをローカルに実行するための基本的な要件です。

Android：

プロセッサ：Snapdragon 845、Snapdragon 8 Gen 2/3、または同等の仕様
メモリ：6GB、8GB、12GB、またはそれ以上
ストレージスペース：8GB、12GB、またはそれ以上の空き容量

対応デバイス例：OnePlus 6、Samsung Galaxy S9、小米Pocophone F1、Google Pixel 3、Sony Xperia XZ2

iOS：

メモリ：8GB、16GB、またはそれ以上
小型モデル対応：iPhone 15 Pro、iPad Air（8GBメモリ）
大型モデル対応：iPad Pro（16GBメモリ）

Windows：

OS：Windows 10またはそれ以上
メモリ：最低8GB（1.5Bなどの小型モデルに対応）、推奨16GB以上（大型モデルに対応）
ストレージ：SSD、最低50GBの空き容量
GPU：CUDA対応のNVIDIA GPU（RTX 2060以上を推奨、より良いパフォーマンスのため）

macOS：

OS：macOS 11 Big Surまたはそれ以上
プロセッサ：マルチコアCPU（Apple Silicon M1/M2またはIntel Core i5/i7/i9を推奨）
メモリ：最低8GB（大型モデルを実行するためには16GB以上を推奨）
ストレージ：最低10GBの空き容量（大型モデルを実行するためには50GB以上を推奨）

AndroidとiOSでDeepSeekをローカル展開するか、アプリをダウンロードする方法

もし、モバイルデバイスでDeepSeekを使用したい場合、Google PlayストアまたはApp Storeから公式アプリを直接ダウンロードするか、DeepSeekのローカルファイルをダウンロードしてオフラインで実行できます。

Google PlayストアまたはApp Storeからダウンロードする方法

DeepSeekアプリを取得する手順は以下の通りです：

モバイルデバイスでGoogle PlayストアまたはApp Storeを開き、「DeepSeek」を検索します。
アプリをダウンロードしてインストールします。
インストールが完了したら、DeepSeekアカウントに登録し、R1モデルを有効にして、DeepSeekの利用を開始できます。

モバイルデバイスでDeepSeekをオフライン実行する方法

モバイルデバイスでDeepSeekをローカルに実行したい場合、ターミナルエミュレータを使用する必要があります。以下のアプリが推奨されます：

PocketPal AI（AndroidおよびiOS用、初心者向け）
Termux（Android用）
Termius（iOS用）

以下は、PocketPal AIを使用してDeepSeekを実行する方法です：

Google PlayストアまたはApp StoreからPocketPal AIをインストールします。
アプリを開き、画面右下の「Go to Models」をクリックします。
右下の「+」をクリックし、「Add from Hugging Face」を選択します。これで、Hugging FaceライブラリにあるすべてのAIモデルが表示されます。
下部の検索バーに「DeepSeek」と入力すると、すべてのDeepSeek AIモデルが表示されます。
デバイスに適したモデルをダウンロードします。例えば、7Bモデルは適度な選択肢です。前述のデバイス要件も参考にしてください。
ダウンロードが完了したら、「Models」ページに戻り、モデルが正しくインストールされているか確認します。
ダウンロードしたモデルの下にある「Settings」をクリックし、「N PREDICT」オプションでトークン制限を4096に設定して（生成と理解の体験を向上させるため）、その後「Save Changes」をクリックします。
「Settings」の隣にある「Load」をクリックします。

Ollamaを使用してWindows/Mac/LinuxにDeepSeekをローカル展開する方法

Ollamaは、LLMをローカルで実行する初心者向けのツールの中でも最適です。また、Windows、macOS、LinuxでOllamaを使用してDeepSeekのオフライン版をセットアップする方法はほぼ同じで、主に2つのステップから構成されています。

ステップ1：Ollamaデスクトップアプリをダウンロード

Ollamaの公式ウェブサイトにアクセスし、右上の「ダウンロード」ボタンをクリックします。ご自身のオペレーティングシステムに適したバージョンを選択してください。

Windows：Ollamaを直接インストールできます。

macOS：macOS用のダウンロードファイルは.dmg形式なので、Ollamaアイコンを「アプリケーション」フォルダにドラッグしてOllamaを実行します。

Linux：ターミナルで以下のコマンドを順番に入力します。各コマンドの役割は次の通りです。最初のコマンドはOllamaをインストール、2番目のコマンドはOllamaサービスを起動、3番目のコマンドはインストールが成功したかどうかを確認し、インストールされたバージョンを表示します。

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

Ollamaが正常にインストールされていれば、バージョン番号が表示されるはずです。

注意：コマンドプロンプトにコードを入力する際は注意してください。不適切なコマンドを入力するとデータが失われる可能性があります。

ステップ2：コマンドラインでDeepSeekをローカル展開

1. コンピュータでコマンドプロンプト（Windows）またはターミナル（macOS/Linux）を開きます。

2. Ollama公式サイトで必要なDeepSeekモデルを検索し、該当するコードをコピーします。Ollamaは現在、DeepSeek R1、Coder、V2.5、V3など複数のバージョンをサポートしています。異なるモデルのパラメータ要件については、この記事の2部に詳しく記載されています。

3. コピーしたコードをコマンドプロンプトまたはターミナルに貼り付け、DeepSeekモデルのインストールが完了するのを待ちます。

4. インストールが完了したら、プロンプトを入力してDeepSeek AIとインタラクションを開始します。

5. 会話を終了するには、Ctrl + Dキーを押してください。

ステップ3：Web UIを使ってDeepSeekにアクセスしたい場合

ローカルで実行中のDeepSeekモデルをユーザーフレンドリーなWebインターフェースで使用したい場合は、Ollamaと互換性のあるOpen WebUIをインストールできます。

1. コンピュータにPythonとPipをインストールし、セットアップします。

2. コマンドプロンプトまたはターミナルを開き、以下のコマンドを入力してOpen WebUIをインストールします：

pip install open-webui

3. DeepSeekモデルを実行します（DeepSeek R1を例に取ります）：

ollama run deepseek-r1:1.5b

4. Open WebUIを起動します：

open-webui serve

5. ブラウザで http://localhost:8080 にアクセスします。

6. 「Get started」をクリックし、ユーザー名を入力します。

7. セットアップが完了したら、WebインターフェースでDeepSeekとチャットできるようになります。

8. 会話を停止するには、システムトレイのOllamaアイコンを右クリックし、「Quit Ollama」を選択します。

LM Studioを使用してDeepSeekをコンピュータにローカル展開する方法

LM Studioは、DeepSeek Distill、DeepSeek Math、DeepSeek Coderなど、DeepSeekモデルをダウンロードできるツールの1つです。LM Studioのモデルディレクトリにアクセスして、利用可能なモデルを確認できます。

LMStudio.aiにアクセスし、Mac、Windows、またはLinuxコンピュータにLM Studioソフトウェア（0.3.9以上のバージョン）をダウンロードします。
LM Studioを起動し、左側のパネルで検索アイコンをクリックします。
「Model Search（モデル検索）」バーの下で、DeepSeek R1 Distill（Qwen 7B）モデルを選択し、「Download（ダウンロード）」ボタンをクリックします。このモデルは4.68GBのメモリを使用するため、コンピュータには少なくとも5GBの空きストレージと8GBのRAMが必要です。
ダウンロードが完了したら、チャットウィンドウに移動してモデルを読み込みます。
「Load Model（モデルの読み込み）」ボタンをクリックします。GPUオフロードを0に設定することで、読み込みエラーを避けることができます。
完了です！これで、コンピュータでDeepSeekをオフラインで使用できるようになりました。

OllamaとLM Studioからローカルに展開したDeepSeekをアンインストールする方法

ローカルにインストールしたDeepSeekモデルを削除する必要がある場合は、以下の手順に従ってください。

OllamaからDeepSeekを削除する

1. コンピュータでコマンドプロンプト（Command Prompt）またはターミナル（Terminal）を開きます。

2. Ollamaサービスを停止します（実行中の場合）：

ollama stop

3. インストールされているDeepSeekモデルを確認します：

ollama list

4. インストールされたDeepSeekモデルを削除します（例：DeepSeek R1の場合）：

ollama remove deepseek-r1

5. 完了です！削除に失敗した場合は、インストールされたモデル名が正しいか確認してください。

6. DeepSeekの残存ファイルを手動で削除します。ファイルパスは以下の通りです：

Linux/macOS: ~/ollama/models/
Windows: C:\Users\<YourUsername>\ollama\models\

LM StudioからDeepSeekを削除する

1. LM Studioプログラムを開きます。

2. 左側のパネルで「My Models（マイモデル）」タブに移動します。

3. インストールされたDeepSeekモデルを見つけます。

4. モデル名の右側にある3点アイコン（…）をクリックします。

5. 「Delete（削除）」を選択し、削除操作を確認するために「Delete」をクリックします。

6. DeepSeekファイルが削除されたか確認します。対応するストレージパスは以下の通りです：

Windows: C:\Users\<YourUsername>\LMStudio\Models\
macOS: /Users/<YourUsername>/LMStudio/Models/
Linux: /home/<YourUsername>/LMStudio/Models/

7. 完了です！これで、DeepSeekのローカルファイルはコンピュータから完全に削除されました。

DeepSeekのローカル展開の利点と欠点

利点：

プライバシーとセキュリティ：すべてのデータはあなたのデバイスに保存され、DeepSeekや他の誰もあなたの機密情報にアクセスできません。
オフラインアクセス：一度DeepSeekがローカルに設定されると、インターネット接続は必要ありません。サーバーが混雑する心配もありません。
カスタマイズ：モデルの動作、プロンプト、出力を微調整したり変更したりして、特定のニーズや分野に合わせて最適化できます。
速度制限なし：API呼び出しの速度制限や使用クオータの制約を受けず、無制限にクエリや実験を行えます。
コスト効果：ダウンロード後、API呼び出しやクラウドベースの推論に対して継続的な料金を支払う必要はありません。これらの料金は高頻度で使用する場合、非常に高額になる可能性があります。

欠点：

高いハードウェア要件：DeepSeekをローカルで実行するには強力な計算リソースが必要です。デバイスの性能が低い場合、体験が悪くなる可能性があります。
メンテナンス：モデルとその依存関係を最新の状態に保つ必要があり、これは時間がかかる作業です。バグなどの問題が発生した場合は、自分で解決する必要があります。
電力消費：ローカルで大規模なモデルを実行すると、多くの電力を消費する可能性があり、特にGPUを使用している場合は電気料金が増加することがあります。

結論

全体として、DeepSeekをローカル展開するためには、いくつかの簡単な手順を踏むだけで済みます。現在、ますます多くのAI愛好者が、ChatGPT、Gemini、ClaudeなどのAIツールをローカルに展開する方法を模索しています。コンピュータに関する知識がほとんどない人々でも、このプロセスを通じて多くの知識を得ています。