AIサーバーをオンプレや自分でやりたくなった時のためにメモ。
DeepSeekはずっと只か問題：
現在、DeepSeekはOSSであるが、OSSだったソフトをクローズドなソフトに変更するという事はできるものなのか？ (->ChatGPT)
はい、OSS（オープンソースソフトウェア）として公開されていたソフトウェアをクローズドソース（非公開）に変更することは**法的には可能な場合があります**。ただし、それは**使用しているライセンス**によります。
## **OSSをクローズドソースに変更できるかどうかのポイント**
1. **ライセンスの種類**
– **GPL（GNU General Public License）系**
→ **不可**（GPLは「コピーレフト」ライセンスなので、一度公開したものは公開義務が続く）
– **MIT, BSD, Apache 2.0**
→ **可能**（これらのライセンスは再ライセンスが許可されている）
– **AGPL（Affero GPL）**
→ **不可**（ネットワーク経由の利用でもコード公開義務あり）
– **プロプライエタリライセンスへの移行が明示的に禁止されているライセンス**
→ **不可**（例: 一部のCC（クリエイティブ・コモンズ）ライセンス）
2. **著作権の所有**
– 開発者が**すべての著作権を持っている場合** → クローズドにできる（MITやBSDなら特に問題なし）
– 他の貢献者（コントリビューター）がいる場合 → すべての貢献者の許可が必要
## **DeepSeekの場合**
現在、DeepSeek は **Apache License 2.0** で公開されています。
**Apache 2.0 ライセンスでは、再ライセンス（クローズド化）も可能**なので、
– 今後のバージョンをクローズドソースにする
– 新機能をクローズドソースで開発する
といったことは**法的には可能**です。
## **実際の例**
OSS からクローズドに移行した例としては、
– **MongoDB**（AGPL から SSPL へ変更し、実質的にクローズド化）
– **Redis**（一部モジュールを OSS からクローズドへ移行）
などがあります。
## **結論**
DeepSeek の場合、**Apache 2.0 ライセンスのため、開発元が意図すればクローズド化は可能**です。
ただし、一度公開された OSS のバージョンはそのまま使い続けられるので、**完全にOSS版を消すことはできません**。
せっかく育てても、クローズド化されたら意味ないな。
DeepSeekをダウンロードしてきてGPLとして登録するのは可能か？ (->ChatGPT)
いいえ、**DeepSeek（Apache 2.0 ライセンス）をダウンロードして、そのまま GPL ライセンスとして登録することはできません**。
理由は、**Apache 2.0 ライセンスのライセンス条件**にあります。
## **Apache 2.0 から GPL への変更は問題になる？**
Apache 2.0 ライセンスの条項には、次のような制限があります。
1. **元の著作権表示（Copyright Notice）を削除できない**
– Apache 2.0 のコードを使う場合、元の著作権表示（著作権者名など）は削除できません。
2. **ライセンスの通知を保持する必要がある**
– `LICENSE` ファイルや `NOTICE` ファイルを保持しなければならない。
3. **特許ライセンスの問題**
– Apache 2.0 には特許ライセンスが含まれており、これを GPL に直接変更すると特許の扱いが不明確になる。
つまり、**DeepSeek のコードをそのまま GPL に変更することはライセンス違反になる**可能性が高いです。
## **どうすれば GPL で使えるか？**
もし DeepSeek の機能を GPL プロジェクトで使いたいなら、次の方法があります。
1. **GPL ライセンスのコードとしてゼロから作り直す**
– これは手間がかかりますが、ライセンス的には問題なし。
2. **Apache 2.0 のコードを GPL プロジェクトに組み込む**
– **Apache 2.0 は GPLv3 とのみ互換性がある**ため、GPLv3 のプロジェクトに組み込むのは可能。
– ただし、Apache 2.0 のライセンス表示を保持する必要がある。
3. **開発元に許可をもらう**
– もし DeepSeek の開発元が特別に許可すれば、GPL ライセンスで配布できる。
## **結論**
– **そのまま GPL に変更するのはライセンス違反**
– **GPLv3 のプロジェクトに Apache 2.0 のコードを組み込むのは OK**
– **開発元の許可があれば GPL で配布可能**
もし DeepSeek を GPL ライセンスで使いたいなら、**Apache 2.0 の条件を守るか、開発元に相談する**のが正しい方法です。
少しでもクローズド化する動きを見たらDLしてくるか。
公開されているソースコードには、最初の重み付けしかされていないのか？ (->DeepSeek)
DeepSeekのモデルやソースコードに関する具体的な技術的な詳細（例えば、初期の重み付けや学習プロセスなど）は、公開されている範囲に限られています。以下に一般的な情報を提供しますが、詳細は公式ドキュメントや公開リソースを参照してください。
1. **初期の重み付け**:
– ニューラルネットワークモデルは、通常、初期の重み付け（初期化）を行った状態で学習を開始します。この初期化は、ランダムな値や特定のアルゴリズム（例: Xavier初期化、He初期化など）に基づいて行われます。
– 初期の重み付けは、学習の出発点であり、その後、大量のデータを用いてモデルが最適化されます。
2. **学習プロセス**:
– モデルは、初期化後に大量のデータを用いて学習されます。このプロセスでは、損失関数を最小化するように重みが調整されます。
– 学習データには、ユーザーとの対話データや公開データセットが使用されることがありますが、プライバシー保護の観点から、個人を特定できる情報は含まれません。
3. **公開されているソースコード**:
– DeepSeekが公開しているソースコードやモデルの詳細は、公式のGitHubリポジトリやドキュメントを確認する必要があります。
– 公開されている内容は、初期の重み付けや学習済みモデルの一部に限られる場合があります。完全な学習プロセスやデータセットは非公開の場合もあります。
4. **モデルの更新**:
– DeepSeekは、定期的にモデルを更新し、性能を向上させています。これらの更新には、新しいデータや学習手法が反映されることがあります。
詳細な技術情報やソースコードの内容については、[DeepSeekの公式GitHubリポジトリ](https://github.com/deepseek-ai)や[公式ドキュメント](https://deepseek.com/docs)を参照することをお勧めします。
DeepSeekの詳細な技術情報やソースコードの内容については、[DeepSeekの公式GitHubリポジトリ](https://github.com/deepseek-ai)や[公式ドキュメント](https://deepseek.com/docs)にあるが、最新の学習結果は反映されているか？ (->ChatGPT)
はい、DeepSeekの公式GitHubリポジトリ（https://github.com/deepseek-ai）や公式ドキュメント（https://deepseek.com/docs）には、最新の学習結果や技術情報が反映されています。特に、DeepSeek-R1は最近MITライセンスで公開され、OpenAIのModel o1に匹敵する性能を持つと報告されています。 ([api-docs.deepseek.com](https://api-docs.deepseek.com/news/news250120?utm_source=chatgpt.com))
さらに、DeepSeek-V3は6710億の総パラメータを持つ強力なMixture-of-Experts（MoE）言語モデルであり、効率的な推論とコスト効果の高いトレーニングを実現しています。 ([github.com](https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3?utm_source=chatgpt.com))
これらのリポジトリやドキュメントは定期的に更新されており、最新の研究成果や技術情報が提供されています。最新の情報を得るためには、これらの公式リソースを定期的に確認することをお勧めします。
DeepSeekの詳細な技術情報やソースコードの内容については、[DeepSeekの公式GitHubリポジトリ](https://github.com/deepseek-ai)や[公式ドキュメント](https://deepseek.com/docs)にあるが、ユーザとのチャットによるの学習結果は反映されているか？ (->DeepSeek)
DeepSeekの技術情報やソースコードについては、公式GitHubリポジトリやドキュメントを参照することをお勧めします。ユーザーとのチャットによる学習結果が反映されているかどうかは、モデルの設計や使用されている学習方法によります。具体的な詳細は、公式ドキュメントやGitHubリポジトリで確認してください。
– [DeepSeekの公式GitHubリポジトリ](https://github.com/deepseek-ai)
– [DeepSeekの公式ドキュメント](https://deepseek.com/docs)
これらのリソースから最新情報を入手できます。
DeepSeekの詳細な技術情報やソースコードの内容については、[DeepSeekの公式GitHubリポジトリ](https://github.com/deepseek-ai)や[公式ドキュメント](https://deepseek.com/docs)にあるが、ユーザとのチャットによるの学習結果は反映されているか？ (->ChatGPT)
DeepSeekの公式GitHubリポジトリや公式ドキュメントには、最新の技術情報やソースコードが公開されています。しかし、ユーザーとのチャットデータが学習結果に反映されているかについての具体的な情報は公開されていません。DeepSeekのAPIはステートレスであり、サーバー側でユーザーのリクエストのコンテキストを記録しないため、ユーザー自身が過去の会話履歴を含めてAPIに送信する必要があります。 ([api-docs.deepseek.com](https://api-docs.deepseek.com/guides/multi_round_chat/?utm_source=chatgpt.com))このことから、ユーザーとのチャットデータがモデルの学習に直接使用されている可能性は低いと考えられます。ただし、モデルのトレーニングデータや学習プロセスの詳細については公開されていないため、確実なことは言えません。
ChatGPTにログインすると、そこにはこれまでのログが置いてあるが、新たな質問にはチャットによるの学習結果が反映されると言う事か？ (->ChatGPT)
そういうことです。
過去のログ（会話履歴）は保存されますが、新しい質問に対する回答は、それまでの学習（トレーニング）結果に基づいて行われます。
ただし、個々の会話の内容（カスタマイズされたやり取り）は、その会話の間だけ影響します。ログインし直したり、新しいスレッドを作成すると、それまでの会話内容は引き継がれません。
一方で、特定の興味やプロジェクトに関する情報（たとえば「EC-CUBEをLaravelに移行中」など）は、継続的に参照できるように記憶しています。
DeepSeekにログインすると、そこにはこれまでのログが置いてあるが、新たな質問にはチャットによるの学習結果が反映されると言う事か？ (->DeepSeek)
DeepSeekのシステムにおいて、ユーザーとのチャットログが保存され、その内容が新たな質問への応答に反映されるかどうかは、システムの設計やプライバシーポリシーによります。以下にポイントをまとめます：
1. **ログの保存**:
– ユーザーがログインすると、過去のチャットログが表示される場合があります。これは、ユーザーが以前の会話を参照できるようにするためです。
2. **学習への反映**:
– ユーザーとのチャットデータがモデルの学習に使用されるかどうかは、システムの設計によります。一部のシステムでは、ユーザーデータを匿名化または集約してモデルの改善に役立てることがあります。
– ただし、個々のユーザーのデータが直接的にモデルの学習に反映されるかどうかは、プライバシーポリシーや利用規約に依存します。
3. **プライバシーとセキュリティ**:
– ユーザーデータの取り扱いについては、DeepSeekのプライバシーポリシーを確認することをお勧めします。データがどのように収集、使用、保護されるかが記載されています。
4. **公式情報の確認**:
– 具体的な動作や学習方法については、[DeepSeekの公式ドキュメント](https://deepseek.com/docs)や[GitHubリポジトリ](https://github.com/deepseek-ai)を参照してください。
要するに、新たな質問への応答にチャットデータが反映されるかどうかは、システムの設計次第です。詳細は公式リソースで確認することをお勧めします。
DeepSeekの[公式ドキュメント](https://deepseek.com/docs)には、DeepSeekが継続的に会話の内容を学習・記憶するのか、あるいはそのセッション内だけで保持するのかについて、何と書いてあるか？ (->ChatGPT)
DeepSeekの公式ドキュメントによれば、DeepSeekのAPIは「ステートレス（無状態）」な設計となっており、サーバー側でユーザーの会話履歴を保持しません。 ([api-docs.deepseek.com](https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/multi_round_chat/?utm_source=chatgpt.com))そのため、継続的な会話を行う際には、ユーザー自身がこれまでの対話履歴をすべて含めてリクエストを送信する必要があります。この設計により、DeepSeekは各リクエストごとに独立した応答を生成し、過去の会話内容を学習・記憶することはありません。
DeepSeekの公式ドキュメントによれば、DeepSeekのAPIは「ステートレス（無状態）」な設計となっており、サーバー側でユーザーの会話履歴を保持しません。api-docs.deepseek.com
そのため、継続的な会話を行う際には、ユーザー自身がこれまでの対話履歴をすべて含めてリクエストを送信する必要があります。この設計により、DeepSeekは各リクエストごとに独立した応答を生成し、過去の会話内容を学習・記憶することはありません。とあるが、合っているか？ (->DeepSeek)
はい、その説明は正しいです。DeepSeekのAPIが「ステートレス（無状態）」な設計であるという点について、以下に詳細を補足します：
1. **ステートレスな設計**:
– DeepSeekのAPIは、各リクエストが独立して処理されるよう設計されています。サーバー側でユーザーの会話履歴や状態を保持しないため、各リクエストには必要な情報がすべて含まれている必要があります。
2. **会話履歴の管理**:
– 継続的な会話を行う場合、ユーザー自身が過去の対話履歴をリクエストに含める必要があります。これにより、APIは文脈を理解し、適切な応答を生成できます。
– 例えば、会話の流れを維持するためには、ユーザーが以前のメッセージをリクエストに追加して送信します。
3. **学習・記憶の不在**:
– DeepSeekのAPIは、過去の会話内容を学習したり記憶したりしません。各リクエストは独立して処理され、応答が生成されます。
– この設計により、ユーザーのプライバシーが保護され、データの取り扱いが透明性を持って行われます。
4. **公式ドキュメントの参照**:
– 詳細な技術仕様や使用方法については、[DeepSeekの公式APIドキュメント](https://api-docs.deepseek.com)を参照することをお勧めします。
要するに、DeepSeekのAPIはステートレスな設計であり、ユーザー自身が会話履歴を管理する必要があります。これにより、各リクエストが独立して処理され、過去の会話内容が学習・記憶されることはありません。
OSSだけど、これまでの情報はこっちで持てってか。まあいつまで只か保証無いが、ChatGPTの方が便利か。
中国に情報取られると言ってたヤツがいたが、全然取ってくれなくて不便だろーが。ChatGPTは情報取り
まくりだぞー。情報持つ様になるとサーバー容量増えて金かかるから、格安サーバでは厳しいか?。
ChatGPTにログインすると、そこにはこれまでのログが置いてあるが、これは今後も消えずに残っているか？ (->ChatGPT)
ChatGPTのログ（会話履歴）は、**一定期間は保持される**ものの、**永久に保存されるわけではありません**。
具体的な保持期間や削除のタイミングについては、**OpenAIのポリシー**によります。公式情報によると、**ユーザーが手動で削除できる**ほか、**システム側で一定期間後に削除される可能性**もあります。
もし、特定のログを確実に残しておきたい場合は、**手動でバックアップ（メモやファイルに保存）する**ことをおすすめします。
ChatGPTにログインすると、そこにはこれまでのログが置いてあるが、これは今後も消えずに残っているか？ (->DeepSeek)
DeepSeekにログインした際に表示される過去のチャットログが今後も消えずに残るかどうかは、以下の要素に依存します：
1. **DeepSeekのデータ保持ポリシー**:
– ユーザーのチャットログがどの程度の期間保持されるかは、DeepSeekの利用規約やプライバシーポリシーによって決まります。一般的に、サービス提供者は一定期間後にデータを削除する場合がありますが、具体的な期間は公式ドキュメントで確認する必要があります。
2. **ユーザーによる削除**:
– ユーザー自身がチャットログを削除できる機能が提供されている場合があります。この場合、ユーザーが明示的に削除しない限り、ログは残り続ける可能性があります。
3. **システムのアップデートや変更**:
– サービスのアップデートやポリシーの変更により、データ保持期間やログの扱いが変わる可能性があります。定期的に公式アナウンスやドキュメントを確認することをお勧めします。
4. **プライバシーとセキュリティ**:
– ユーザーデータの取り扱いについては、DeepSeekのプライバシーポリシーを確認してください。データがどのように保存、保護、削除されるかが記載されています。
### 結論
現時点でログが表示されている場合、それが自動的に削除されるかどうかはDeepSeekのポリシーによります。長期的にログを保持したい場合は、定期的にバックアップを取るか、公式サポートに問い合わせることをお勧めします。詳細は[DeepSeekの公式ドキュメント](https://deepseek.com/docs)やプライバシーポリシーを参照してください。
ChatGPTのログ（会話履歴）が消えてしまった場合、会話による学習結果も消えるのか？ (->ChatGPT)
ChatGPTの**会話履歴（ログ）が消えた場合でも、会話による学習結果（過去のやり取りに基づいたカスタマイズ）は保持されます**。
具体的には、以下のような動作になります：
1. **会話履歴（ログ）**
– ユーザーが過去に行ったやり取りの記録。
– これが消えても、ChatGPTが過去のカスタマイズを忘れるわけではない。
2. **継続的な学習結果（保存されたコンテキスト）**
– ユーザーの興味・プロジェクトに関する情報（例：LaravelやEC-CUBEを扱っている）が記憶される。
– これは会話履歴とは別に保存され、**会話履歴が消えても残る**。
### つまり…
\- **会話履歴が消えても、ChatGPTが覚えているカスタマイズ情報は残る**（例えば、あなたがEC-CUBEのLaravel移行をしていることは記憶したまま）。
\- ただし、新しいスレッドを作ると、そのスレッド内では過去の会話の細かいやりとり（詳細なコードの議論など）は引き継がれない。
過去の詳細なやりとりを残したい場合は、**重要な会話を手動で保存（メモやファイルにコピー）する**のがおすすめです。
DeepSeekのログ（会話履歴）が消えてしまった場合、会話による学習結果も消えるのか？、そもそも学習しないので学習結果は存在しない？ (->DeepSeek)
DeepSeekのログ（会話履歴）が消えてしまった場合の影響について、以下の点を明確にします：
### 1. **DeepSeekのAPIは「学習しない」**
– DeepSeekのAPIは**ステートレス（無状態）**な設計であり、ユーザーとの会話内容を学習したり、記憶したりすることはありません。
– 各リクエストは独立して処理され、過去の会話履歴を基にモデルが更新されることはありません。
– したがって、**学習結果は存在しない**ため、ログが消えても学習に関する影響はありません。
### 2. **会話履歴の役割**
– DeepSeekのAPIは、継続的な会話を行うために、ユーザー自身が過去の会話履歴をリクエストに含める必要があります。
– 会話履歴が消えると、ユーザーは過去の会話内容をAPIに送信できなくなるため、文脈を維持した応答が難しくなる可能性があります。
– ただし、これはあくまで「会話の文脈を維持するため」のものであり、モデル自体が学習するわけではありません。
### 3. **ログが消える原因**
– ログが消える原因としては、以下のようなケースが考えられます：
– ユーザー自身が履歴を削除した。
– DeepSeekのシステム側で一定期間経過後に自動削除された。
– 技術的な問題（例：サーバーエラー）によりデータが失われた。
– いずれの場合も、学習結果が消えることはありません（そもそも学習しないため）。
### 4. **まとめ**
– DeepSeekのAPIはユーザーの会話内容を学習しないため、**学習結果は存在しません**。
– ログが消えると、過去の会話内容を参照できなくなるため、継続的な会話の文脈維持が難しくなる可能性があります。
– ログの保存や管理については、ユーザー自身が責任を持つ必要があります。
詳細は、[DeepSeekの公式ドキュメント](https://deepseek.com/docs)を参照するか、サポートチームに問い合わせることをお勧めします。
DeepSeekのログ（会話履歴）の延長として新たに質問したい場合は、それまでのログも入力しなければならないとすると、１回の入力量には限度があるため、１つテーマについてトータルの入力量が決まってしまうのではないか？ (->DeepSeek)
はい、その指摘は正しいです。DeepSeekのAPIがステートレス（無状態）な設計であるため、継続的な会話を行う際には以下のような制約が生じます：
### 1. **会話履歴の入力が必要**
– DeepSeekのAPIは各リクエストが独立しているため、過去の会話内容を反映させるには、ユーザーがそれまでのログ（会話履歴）をリクエストに含める必要があります。
– これにより、会話の文脈を維持し、一貫性のある応答を得ることができます。
### 2. **入力量の制限**
– APIには**1回のリクエストで送信できるデータ量の上限**（トークン数や文字数）が設定されています。
– 例えば、OpenAIのGPTモデルでは、1リクエストあたりのトークン数に制限があります（例: 4096トークンや8192トークンなど）。
– DeepSeekのAPIも同様の制限がある可能性が高いです。
– この制限により、過去の会話履歴をすべて含めると、新しい質問に割り当てられるトークン数が少なくなるため、**1つのテーマについて深く掘り下げるのが難しくなる**場合があります。
### 3. **トータルの入力量の制約**
– 会話履歴が長くなると、新しい質問に使用できるトークン数が減少します。
– 例えば、以下のような状況が考えられます：
– 会話履歴が4000トークンを占める場合、新しい質問に使えるトークン数は残り96トークン（4096トークン制限の場合）となります。
– これにより、詳細な質問や長文の回答が難しくなる可能性があります。
### 4. **解決策**
– この制約を回避するためには、以下のような方法が考えられます：
1. **会話履歴の要約**:
– 過去の会話内容を要約し、重要なポイントのみを新しいリクエストに含める。
2. **テーマごとの分割**:
– 1つのテーマについての会話が長くなりそうな場合は、複数のサブテーマに分割して別々に質問する。
3. **外部ストレージの活用**:
– 会話履歴をローカルやクラウドに保存し、必要な部分のみをAPIに送信する。
4. **APIの制限を確認**:
– DeepSeekのAPIがより高いトークン制限をサポートしているか確認する（例: 8192トークンやそれ以上）。
### 5. **まとめ**
– DeepSeekのAPIはステートレスな設計のため、過去の会話履歴をすべてリクエストに含める必要があります。
– 1回のリクエストには入力量の制限があるため、1つのテーマについてのトータルの入力量が制約される可能性があります。
– この制約を克服するためには、会話履歴の要約やテーマの分割などの工夫が必要です。
詳細なトークン制限やAPIの仕様については、[DeepSeekの公式ドキュメント](https://deepseek.com/docs)を参照することをお勧めします。
残念ながら、覚える気が無いDeepSeekとは二人三脚で課題に取り組む、というのはムリだな。
メンドクサくていちいち最初から説明なんかしてられないし、説明文の長さに限界がある。
それが改善されたら、また検討するか。
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PSR-4とは？とDeepSeekに聞いただけだが、その前のCartの事を回答に入れているという事は、
それまでの記憶もWeb上にある限り、保持し考慮した回答をしている可能性がある。１回のトークン
だけでなく、それまでのトークンも考慮している。ChatGPTと同じ。(2025.02)
https://seesaawiki.jp/lifewithslackzaurus_15_0/d/Laravel%a4%ce%b5%a1%c7%bd%ca%cc%a5%c7%a5%a3%a5%ec%a5%af%a5%c8%a5%ea%b9%bd%c0%ae
育てる価値はあるかもしれない。あるいはChatGPTにした質問を取っておいて、ChatGPTが使えなくなっ
たら、それをDeepSeekに使う手が考えられる。引き継げる。とりあえずDL方法だけ確認しとくか。
deepseek-V3 の学習済みモデル全体をDLするにはどのくらいの容量が必要か？また、gitでDLするコマンドラインは？ (->DeepSeek)
DeepSeek-V3 の学習済みモデル全体をダウンロードするための具体的な容量や方法については、公式のドキュメントやリポジトリを確認する必要がありますが、一般的な大規模言語モデルのダウンロードに関する情報を提供します。
### 1. **モデルのダウンロード容量**
大規模言語モデルのダウンロードに必要な容量は、モデルのサイズによって異なります。以下は一般的な目安です：
– **小規模モデル**: 数百MB ～ 数GB
– **中規模モデル**: 数GB ～ 数十GB
– **大規模モデル（GPT-3 など）**: 数百GB 以上
DeepSeek-V3 がどの程度の規模のモデルかによりますが、数十GB 以上のダウンロード容量が必要になる可能性があります。具体的な容量は、モデルの公式ドキュメントまたはリポジトリで確認してください。
### 2. **Git でモデルをダウンロードするコマンドライン**
Git は通常、ソースコードのバージョン管理に使用されますが、大規模なバイナリファイル（モデルファイルなど）を扱う場合、**Git LFS（Large File Storage）** を使用する必要があります。以下は、Git LFS を使用してモデルをダウンロードする手順です。
#### 前提条件
– Git がインストールされていること。
– Git LFS がインストールされていること。
#### 手順
1. **Git LFS のインストール**:
Git LFS がインストールされていない場合は、以下のコマンドでインストールします。
# macOS (Homebrew を使用)
$ brew install git-lfs
# Ubuntu/Debian
$ sudo apt-get install git-lfs
# Windows (Chocolatey を使用)
$ choco install git-lfs
2. **Git LFS の初期化**:
リポジトリをクローンする前に、Git LFS を初期化します。
$ git lfs install
3. **リポジトリのクローン**:
モデルが含まれるリポジトリをクローンします。
$ git clone <リポジトリのURL>
例:
$ git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v3.git
4. **LFS ファイルのダウンロード**:
リポジトリ内の LFS ファイル（モデルファイルなど）をダウンロードします。
$ git lfs pull
### 3. **モデルを直接ダウンロードする場合**
モデルが Git LFS ではなく、直接ダウンロード可能な形式（例: `.bin` ファイルや `.zip` ファイル）で提供されている場合、以下の方法でダウンロードできます。
#### `wget` を使用する場合
$ wget <モデルのダウンロードURL>
例:
$ wget https://example.com/path/to/deepseek-v3-model.bin
#### `curl` を使用する場合
$ curl -O <モデルのダウンロードURL>
例:
$ curl -O https://example.com/path/to/deepseek-v3-model.bin
### 4. **注意点**
– **ストレージの空き容量**: モデルのダウンロードには十分なストレージ容量が必要です。ダウンロード前に空き容量を確認してください。
– **ネットワーク速度**: 大容量のモデルをダウンロードする場合、ネットワーク速度によっては時間がかかることがあります。
– **公式ドキュメントの確認**: モデルのダウンロード方法や容量は、公式ドキュメントまたはリポジトリの説明に従ってください。
### まとめ
– DeepSeek-V3 のモデル容量は、数十GB 以上になる可能性があります。
– Git LFS を使用してモデルをダウンロードする場合、`git clone` と `git lfs pull` を実行します。
– 直接ダウンロードする場合は、`wget` や `curl` を使用します。
具体的なダウンロード方法や容量については、DeepSeek-V3 の公式ドキュメントを参照してください。
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DLしてきたdeepseekのモデルはPCで動かせるものなのか？DSPボードや特殊なグラフィックボードが必要なのか？あるいはクラウドに入れる事になるのか？ (DeepSeekが服务器繁忙，请稍后再试。->ChatGPT)
DeepSeekのモデルは、特定の条件下で一般的なPCでも動作させることが可能です。特に、DeepSeekが提供する「Distilled Models」は、モデルサイズが小型化されており、一般的なPCやMacのローカル環境での実行が容易になっています。
\**ローカル環境での実行:**
– **Macの場合:** 「Ollama」というツールを使用して、DeepSeekのDistilled Modelsをダウンロード・実行できます。 citeturn0search1
– **WindowsやLinuxの場合:** 「Open WebUI」などのプラットフォームを利用して、ローカル環境でDeepSeekモデルを動作させることが可能です。 citeturn0search0
\**必要なハードウェア:**
DeepSeekのDistilled Modelsは小型化されているため、一般的なPCやMacで動作します。ただし、モデルのサイズや複雑さに応じて、動作の快適さが変わる可能性があります。高性能なGPUを搭載したPCであれば、よりスムーズな動作が期待できますが、必須ではありません。
\**クラウド環境での利用:**
DeepSeekのモデルは、Amazon Web Services（AWS）を通じてクラウド上で利用することも可能です。AWS上でDeepSeek-R1モデルが提供されており、インフラ使用時間に応じた料金体系となっています。 citeturn0news15
\**まとめ:**
DeepSeekのDistilled Modelsは、一般的なPCやMacのローカル環境で動作させることが可能で、特別なDSPボードや特殊なグラフィックボードは必要ありません。ただし、モデルのサイズや用途に応じて、クラウド環境での利用を検討することも一つの選択肢です。
DLしてきたdeepseekのモデルはPCで動かせるものなのか？DSPボードや特殊なグラフィックボードが必要なのか？あるいはクラウドに入れる事になるのか？ (->DeepSeek)
DeepSeek-V3 のモデルを PC で動かすことができるかどうかは、以下の要素に依存します：
1. **モデルの形式とフレームワーク**:
– モデルがどのような形式で提供されているか（例: PyTorch、TensorFlow、ONNX など）。
– モデルを実行するためのフレームワークが PC 上で利用可能かどうか。
2. **ハードウェア要件**:
– モデルの推論に必要な計算リソース（CPU、GPU、メモリなど）。
– DSPボードや特殊なグラフィックボードが必要かどうか。
以下に、これらの点について詳しく説明します。
### 1. **モデルの形式とフレームワーク**
DeepSeek-V3 のモデルがどのような形式で提供されているかによって、PC で動かすための手順が異なります。
#### 一般的なモデル形式
– **PyTorch (`.pt` または `.pth`)**:
– PyTorch モデルは、Python 環境で動作します。
– PC に PyTorch がインストールされていれば、推論を実行できます。
– 例: `torch.load()` でモデルを読み込み、推論を実行。
– **TensorFlow (`.pb` または `.h5`)**:
– TensorFlow モデルは、Python 環境で動作します。
– PC に TensorFlow がインストールされていれば、推論を実行できます。
– 例: `tf.saved_model.load()` でモデルを読み込み、推論を実行。
– **ONNX (`.onnx`)**:
– ONNX モデルは、複数のフレームワークで互換性があります。
– ONNX Runtime をインストールすれば、PC で推論を実行できます。
– 例: `onnxruntime.InferenceSession()` でモデルを読み込み、推論を実行。
#### モデルの確認方法
– モデルファイルの拡張子や、提供元のドキュメントを確認してください。
– モデルが特定のフレームワークに依存している場合、そのフレームワークを PC にインストールする必要があります。
### 2. **ハードウェア要件**
モデルの推論に必要なハードウェアリソースは、モデルのサイズや複雑さによって異なります。
#### CPU での実行
– **小規模モデル**: CPU のみで推論を実行できる場合があります。
– **制約**:
– 推論速度が遅くなる可能性があります。
– 大規模なモデルでは、メモリ不足が発生する可能性があります。
#### GPU での実行
– **大規模モデル**: GPU を使用することで、推論速度が大幅に向上します。
– **必要なもの**:
– NVIDIA 製のグラフィックボード（例: GeForce、Tesla、Quadro など）。
– CUDA および cuDNN がインストールされていること。
– PyTorch や TensorFlow などのフレームワークが GPU 対応版であること。
#### DSPボードや特殊なハードウェア
– **特殊なモデル**: モデルが特定のハードウェア（例: DSPボード、TPU、NPU など）向けに最適化されている場合、そのハードウェアが必要になります。
– **一般的なケース**:
– DeepSeek-V3 が一般的なディープラーニングフレームワーク（PyTorch、TensorFlow など）で提供されている場合、DSPボードや特殊なグラフィックボードは不要です。
### 3. **PC で動かすための手順**
以下は、PC で DeepSeek-V3 のモデルを動かすための一般的な手順です。
#### ステップ 1: 環境のセットアップ
1. Python をインストールします。
2. 必要なフレームワーク（PyTorch、TensorFlow、ONNX Runtime など）をインストールします。
– 例: PyTorch のインストール
$ pip install torch
3. GPU を使用する場合は、CUDA と cuDNN をインストールし、フレームワークが GPU 対応版であることを確認します。
#### ステップ 2: モデルの読み込み
モデルファイルを読み込み、推論を実行します。
– PyTorch の例:
“`python
import torch
# モデルの読み込み
model = torch.load(‘deepseek-v3-model.pt’)
model.eval()
# 推論の実行
input_data = torch.tensor([…]) # 入力データ
output = model(input_data)
print(output)
– ONNX Runtime の例:
“`python
import onnxruntime as ort
# モデルの読み込み
session = ort.InferenceSession(‘deepseek-v3-model.onnx’)
# 推論の実行
input_name = session.get_inputs()[0].name
input_data = […] # 入力データ
output = session.run(None, {input_name: input_data})
print(output)
#### ステップ 3: 推論の実行
– モデルに適した入力データを準備し、推論を実行します。
– 結果を確認し、必要に応じて後処理を行います。
### 4. **必要なハードウェアの確認**
– **CPU**: 一般的な PC の CPU で動作するか確認します。
– **GPU**: NVIDIA 製のグラフィックボードがある場合、CUDA 対応のフレームワークを使用して高速化できます。
– **メモリ**: モデルのサイズに応じて、十分なメモリ（例: 16GB 以上）が必要です。
### 5. **特殊なハードウェアが必要な場合**
– モデルが特定のハードウェア（例: DSPボード、TPU など）向けに最適化されている場合、そのハードウェアを用意する必要があります。
– 提供元のドキュメントを確認し、ハードウェア要件を確認してください。
### まとめ
– DeepSeek-V3 のモデルが一般的なフレームワーク（PyTorch、TensorFlow、ONNX など）で提供されている場合、PC で動かすことが可能です。
– GPU を使用することで、推論速度を向上させることができます。
– 特殊なハードウェアが必要かどうかは、モデルの提供元のドキュメントを確認してください。
モデルの形式やハードウェア要件を確認し、適切な環境を構築することで、PC で DeepSeek-V3 のモデルを動かすことができます。
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参考情報：