Việc chạy một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) mà không cần kết nối internet nghe có vẻ là một ý tưởng tuyệt vời, nhưng thường đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ và đắt đỏ. Tuy nhiên, điều này không phải lúc nào cũng đúng: mô hình DeepSeek-R1 là một lựa chọn hữu ích cho các thiết bị có cấu hình thấp hơn, và điều đáng ngạc nhiên là nó cũng rất dễ cài đặt. Bài viết này sẽ đi sâu vào cách bạn có thể thiết lập và trải nghiệm DeepSeek-R1 ngay trên chiếc laptop của mình, khám phá những lợi ích về quyền riêng tư và hiệu suất mà AI cục bộ mang lại.
AI Chatbot cục bộ là gì và tại sao chúng ta cần đến nó?
Khi bạn sử dụng các chatbot AI trực tuyến như ChatGPT, các yêu cầu của bạn được xử lý trên máy chủ của OpenAI. Điều này có nghĩa là thiết bị của bạn không phải thực hiện các tác vụ nặng nề. Bạn cần có kết nối internet liên tục để giao tiếp với các chatbot AI và bạn không bao giờ kiểm soát hoàn toàn dữ liệu của mình. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cung cấp sức mạnh cho các chatbot AI như ChatGPT, Gemini, Claude, v.v., đòi hỏi rất nhiều tài nguyên để chạy, vì chúng phụ thuộc vào các GPU có lượng VRAM lớn. Đó là lý do tại sao hầu hết các mô hình AI đều dựa trên đám mây.
Một chatbot AI cục bộ được cài đặt trực tiếp trên thiết bị của bạn, giống như bất kỳ phần mềm nào khác. Điều đó có nghĩa là bạn không cần kết nối internet liên tục để sử dụng chatbot AI và có thể gửi yêu cầu bất cứ lúc nào. DeepSeek-R1 là một LLM cục bộ có thể được cài đặt trên nhiều thiết bị. Mô hình 7B (bảy tỷ tham số) đã được tinh gọn của nó là một phiên bản nhỏ hơn, tối ưu hóa hoạt động tốt trên phần cứng tầm trung, cho phép tôi tạo phản hồi AI mà không cần xử lý qua đám mây. Nói một cách đơn giản, điều này có nghĩa là phản hồi nhanh hơn, quyền riêng tư tốt hơn và kiểm soát hoàn toàn dữ liệu của tôi.
Hướng dẫn chi tiết cài đặt DeepSeek-R1 trên laptop
Việc chạy DeepSeek-R1 trên thiết bị của bạn khá đơn giản, nhưng hãy nhớ rằng bạn đang sử dụng một phiên bản ít mạnh mẽ hơn so với chatbot AI dựa trên web của DeepSeek. Chatbot AI của DeepSeek sử dụng khoảng 671 tỷ tham số, trong khi DeepSeek-R1 chỉ có khoảng 7 tỷ. Điều này đồng nghĩa với sự đánh đổi về hiệu suất để đổi lấy khả năng chạy cục bộ và quyền riêng tư vượt trội.
Bạn có thể tải xuống và sử dụng DeepSeek-R1 trên máy tính bằng cách làm theo các bước sau:
DeepSeek-R1 hoạt động trong cửa sổ Terminal trên máy tính, minh họa việc chạy AI cục bộ.
- Truy cập trang web của Ollama tại ollama.com và tải xuống phiên bản mới nhất. Sau đó, cài đặt nó trên thiết bị của bạn giống như bất kỳ ứng dụng nào khác.
- Mở Terminal (trên macOS/Linux) hoặc Command Prompt/PowerShell (trên Windows), và nhập lệnh sau:
ollama run deepseek-r1:7b
Lệnh này sẽ tải xuống mô hình DeepSeek-R1 7B vào máy tính của bạn, cho phép bạn nhập các truy vấn vào Terminal và nhận phản hồi. Nếu bạn gặp vấn đề về hiệu suất hoặc ứng dụng bị treo, hãy thử sử dụng một mô hình ít đòi hỏi tài nguyên hơn bằng cách thay thế 7b bằng 1.5b trong lệnh trên.
Mặc dù mô hình hoạt động hoàn hảo trong Terminal, nếu bạn muốn một giao diện người dùng (UI) đầy đủ tính năng với định dạng văn bản phù hợp như ChatGPT, bạn cũng có thể sử dụng một ứng dụng như Chatbox. Điều này sẽ mang lại trải nghiệm tương tác trực quan và thân thiện hơn cho người dùng.
Trải nghiệm thực tế: DeepSeek-R1 cục bộ hoạt động như thế nào?
Như đã đề cập trước đó, các phản hồi sẽ không tốt (hoặc nhanh!) bằng những phản hồi từ chatbot AI trực tuyến của DeepSeek, vì nó sử dụng một mô hình mạnh mẽ hơn và xử lý mọi thứ trên đám mây. Nhưng hãy cùng xem các mô hình nhỏ hơn này hoạt động tốt đến mức nào trong các tác vụ thực tế.
Giải quyết các bài toán Toán học
Để kiểm tra hiệu suất của mô hình tham số 7B, tôi đã đưa cho nó một phương trình và yêu cầu nó giải tích phân. Tôi khá hài lòng với cách nó hoạt động, đặc biệt vì các mô hình cơ bản thường gặp khó khăn với toán học.
Tôi phải thừa nhận đây không phải là câu hỏi phức tạp nhất, nhưng đó chính xác là lý do tại sao việc chạy một LLM cục bộ lại hữu ích đến vậy. Nó giúp bạn có sẵn một công cụ để xử lý các truy vấn đơn giản ngay lập tức thay vì phải phụ thuộc vào đám mây cho mọi thứ, đặc biệt khi bạn không có kết nối internet ổn định.
Gỡ lỗi mã (Debugging Code)
Một trong những ứng dụng tốt nhất mà tôi nhận thấy khi chạy DeepSeek-R1 cục bộ là cách nó giúp ích cho các dự án AI của tôi. Nó đặc biệt hữu ích vì tôi thường viết mã trên các chuyến bay khi không có kết nối internet, và tôi rất thường xuyên dựa vào LLM để gỡ lỗi. Để kiểm tra hiệu quả của nó, tôi đã cung cấp cho nó đoạn mã này với một lỗi ngớ ngẩn được cố tình thêm vào:
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1) y = np.array([2, 4, 6, 8, 10]) <p>model = LinearRegression() <span>model</span><span>.fit</span>(<span>X</span>, <span>y</span>) </p><p>new_X = np.array([6, 7, 8]) prediction = model.predict(new_X)</p>Nó đã xử lý đoạn mã này một cách dễ dàng. Tuy nhiên, hãy nhớ rằng tôi đang chạy thử nghiệm này trên một chiếc MacBook Air M1 chỉ với 8GB Bộ nhớ thống nhất (Unified Memory). (Bộ nhớ thống nhất được chia sẻ giữa CPU, GPU và các bộ phận khác của SoC.)
DeepSeek-R1 sửa lỗi mã Python, thể hiện khả năng gỡ lỗi AI cục bộ hiệu quả.
Với một môi trường phát triển tích hợp (IDE) đang mở và nhiều tab trình duyệt đang chạy, hiệu suất của MacBook của tôi bị ảnh hưởng nghiêm trọng—tôi đã phải buộc thoát mọi thứ để khôi phục khả năng phản hồi. Nếu bạn có 16GB RAM hoặc thậm chí là một GPU tầm trung, bạn có thể sẽ không gặp phải những vấn đề này. Tôi cũng đã thử nghiệm nó với các cơ sở mã lớn hơn, nhưng nó bị kẹt trong một vòng lặp suy nghĩ, vì vậy tôi sẽ không hoàn toàn dựa vào nó để thay thế các mô hình mạnh mẽ hơn. Tuy nhiên, nó vẫn hữu ích để nhanh chóng tạo ra các đoạn mã nhỏ.
Giải các câu đố logic
Tôi cũng tò mò muốn xem mô hình này xử lý các câu đố và suy luận logic tốt đến mức nào, vì vậy tôi đã thử nghiệm nó với bài toán Monty Hall. Nó đã giải quyết một cách dễ dàng, nhưng tôi thực sự bắt đầu đánh giá cao DeepSeek vì một lý do khác.
DeepSeek-R1 giải quyết bài toán Monty Hall, minh họa khả năng suy luận logic của mô hình AI.
Như đã thể hiện trong ảnh chụp màn hình, nó không chỉ đưa ra câu trả lời—nó còn hướng dẫn bạn toàn bộ quá trình suy nghĩ, giải thích cách nó đi đến giải pháp. Điều này làm rõ rằng nó đang suy luận qua vấn đề thay vì chỉ đơn thuần nhớ lại một câu trả lời đã được huấn luyện. Khả năng này cực kỳ giá trị cho việc học hỏi và hiểu sâu hơn về các vấn đề phức tạp.
Hỗ trợ công việc nghiên cứu
Một trong những nhược điểm lớn nhất của việc chạy một LLM cục bộ là giới hạn kiến thức đã lỗi thời của nó. Vì nó không thể truy cập internet, việc tìm kiếm thông tin đáng tin cậy về các sự kiện gần đây có thể là một thách thức. Hạn chế này đã rõ ràng trong quá trình thử nghiệm của tôi, nhưng nó còn trở nên tồi tệ hơn khi tôi yêu cầu một cái nhìn tổng quan ngắn gọn về chiếc iPhone đời đầu—nó đã tạo ra một phản hồi vừa không chính xác vừa vô tình hài hước.
Chiếc iPhone đầu tiên rõ ràng không ra mắt với iOS 5, cũng không phải sau một “iPhone 3” không tồn tại. Nó đã sai gần như mọi thứ. Tôi đã thử nghiệm nó với một vài câu hỏi cơ bản khác, nhưng sự không chính xác vẫn tiếp diễn.
Sau khi DeepSeek gặp phải sự cố rò rỉ dữ liệu, việc biết rằng tôi có thể chạy mô hình này cục bộ mà không phải lo lắng về việc dữ liệu của mình bị lộ đã mang lại cảm giác yên tâm. Mặc dù không hoàn hảo, việc có một trợ lý AI ngoại tuyến là một lợi thế rất lớn. Tôi rất muốn thấy nhiều mô hình như thế này được tích hợp vào các thiết bị tiêu dùng như điện thoại thông minh, đặc biệt sau sự thất vọng của tôi với Apple Intelligence.
DeepSeek-R1: Tiềm năng AI cục bộ và tương lai
DeepSeek-R1 chứng minh rằng việc triển khai các mô hình AI trực tiếp trên thiết bị cá nhân là hoàn toàn khả thi, mang lại những lợi ích đáng kể về quyền riêng tư và khả năng truy cập mọi lúc mọi nơi. Mặc dù phiên bản cục bộ với 7 tỷ tham số không thể sánh ngang về năng lực với các mô hình đám mây hàng trăm tỷ tham số, nó vẫn là một công cụ cực kỳ hữu ích cho nhiều tác vụ hàng ngày, từ giải quyết bài toán, gỡ lỗi mã, đến suy luận logic. Hạn chế về dữ liệu cập nhật là một điểm trừ, nhưng đối với những ai ưu tiên bảo mật và khả năng làm việc offline, DeepSeek-R1 là một giải pháp rất đáng cân nhắc.
Việc sở hữu một trợ lý AI có thể hoạt động mà không cần internet không chỉ tăng cường hiệu suất cá nhân mà còn mở ra những tiềm năng mới cho các ứng dụng trong môi trường không có kết nối hoặc yêu cầu bảo mật cao. Cộng đồng công nghệ Việt Nam có thể tận dụng DeepSeek-R1 để thử nghiệm, học hỏi và phát triển các dự án AI cá nhân, thúc đẩy sự sáng tạo và đổi mới.
Bạn đã từng thử chạy một mô hình AI cục bộ nào chưa? Hãy chia sẻ kinh nghiệm và ý kiến của bạn về DeepSeek-R1 hoặc các mô hình AI offline khác trong phần bình luận bên dưới!
