Việc vận hành một mô hình Trí tuệ Nhân tạo (AI) mà không cần kết nối internet nghe có vẻ đầy hứa hẹn, nhưng thông thường nó đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ và đắt đỏ. Tuy nhiên, điều này không phải lúc nào cũng đúng: mô hình DeepSeek R1 cung cấp một giải pháp hữu ích cho các thiết bị có cấu hình khiêm tốn hơn – và điều đáng ngạc nhiên là nó cũng cực kỳ dễ cài đặt. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá cách triển khai và trải nghiệm sức mạnh của AI cục bộ ngay trên chiếc laptop của bạn.
AI Chatbot Cục Bộ Là Gì và Tại Sao Nó Quan Trọng?
Khi bạn sử dụng các chatbot AI trực tuyến như ChatGPT hay Gemini, mọi yêu cầu của bạn đều được xử lý trên các máy chủ của nhà cung cấp dịch vụ, có nghĩa là thiết bị của bạn không phải chịu tải nặng. Bạn cần kết nối internet liên tục để giao tiếp với các chatbot AI này và bạn không bao giờ có toàn quyền kiểm soát dữ liệu của mình. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là nền tảng sức mạnh của các chatbot AI như ChatGPT, Gemini hay Claude, đòi hỏi tài nguyên tính toán cực lớn, đặc biệt là GPU với lượng VRAM dồi dào. Đó là lý do tại sao hầu hết các mô hình AI đều được triển khai trên nền tảng đám mây.
Một chatbot AI cục bộ (offline AI) được cài đặt trực tiếp trên thiết bị của bạn, giống như bất kỳ phần mềm nào khác. Điều này có nghĩa là bạn không cần kết nối internet liên tục để sử dụng chatbot AI và có thể đưa ra yêu cầu bất cứ lúc nào. DeepSeek-R1 là một LLM cục bộ có thể được cài đặt trên nhiều thiết bị. Phiên bản 7B (bảy tỷ tham số) được tinh chỉnh của nó là một phiên bản nhỏ hơn, tối ưu hóa, hoạt động tốt trên các phần cứng tầm trung, cho phép bạn tạo ra phản hồi AI mà không cần xử lý đám mây. Nói một cách đơn giản, điều này mang lại phản hồi nhanh hơn, quyền riêng tư tốt hơn và toàn quyền kiểm soát dữ liệu của bạn, biến nó thành một công cụ mạnh mẽ cho những ai ưu tiên tính độc lập và bảo mật.
Hướng Dẫn Cài Đặt DeepSeek-R1 Trên Máy Tính Cá Nhân
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 DeepSeek dựa trên web. Chatbot AI của DeepSeek sử dụng khoảng 671 tỷ tham số, trong khi DeepSeek-R1 chỉ có khoảng 7 tỷ tham số.
Bạn có thể tải xuống và sử dụng DeepSeek-R1 trên máy tính của mình bằng cách làm theo các bước sau:
DeepSeek-R1 hoạt động trong cửa sổ Terminal trên macOS, minh họa giao diện dòng lệnh của mô hình AI DeepSeek-R1 khi chạy cục bộ qua Ollama
- Truy cập trang web của Ollama 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 Windows là Command Prompt hoặc PowerShell, trên macOS là Terminal, trên Linux là Terminal), và nhập lệnh sau:
ollama run deepseek-r1:7bLệnh này sẽ tải xuống mô hình DeepSeek-R1 7B về 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 đầy đủ tính năng với định dạng văn bản phù hợp như ChatGPT, bạn cũng có thể sử dụng một ứng dụng như Chatbox.
Đánh Giá Hiệu Năng Thực Tế của DeepSeek-R1 Cục Bộ
Như đã đề cập trước đó, các phản hồi sẽ không tốt bằng (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 xem các mô hình nhỏ hơn này hoạt động tốt đến mức nào trong các tác vụ thực tế.
Giải Quyết Các Bài Toán Phức Tạp
Để kiểm tra hiệu suất của mô hình tham số 7B, tôi đã cung cấp cho nó một phương trình và yêu cầu nó giải tích phân. Tôi khá hài lòng với cách nó hoạt động, đặc biệt là khi 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. Đó là việc có một công cụ sẵn sàng để xử lý các truy vấn đơn giản ngay lập thì thay vì phải phụ thuộc vào đám mây cho mọi thứ.
Hỗ Trợ Gỡ Lỗi (Debugging) Mã Nguồn
Một trong những ứng dụng tốt nhất tôi tìm thấy khi chạy DeepSeek-R1 cục bộ là cách nó hỗ trợ các dự án AI của tôi. Nó đặc biệt hữu ích vì tôi thường viết code trên các chuyến bay mà không có kết nối internet, và tôi rất phụ thuộc vào LLM để gỡ lỗi. Để kiểm tra hiệu quả của nó, tôi đã cung cấp cho nó đoạn code này với một lỗi ngớ ngẩn được thêm vào một cách cố ý.
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5]).reshape(-1, 1) y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
model = LinearRegression() model.fit(X, y)
new_X = np.array([6, 7, 8]) prediction = model.predict(new_X)Mô hình đã xử lý đoạn code một cách dễ dàng, nhưng hãy nhớ rằng tôi đang chạy nó trên chiếc M1 MacBook Air chỉ với 8GB Unified Memory (Bộ nhớ hợp nhất được chia sẻ giữa CPU, GPU và các phần khác của SoC).
DeepSeek-R1 gợi ý sửa lỗi mã Python, minh họa khả năng gỡ lỗi lập trình của mô hình AI khi chạy cục bộ
Với một IDE đang mở và nhiều tab trình duyệt đang chạy, hiệu suất của MacBook tôi đã bị ảnh hưởng nghiêm trọng – tôi đã phải buộc đóng mọi thứ để máy tính phản hồi trở lại. 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 codebase lớn hơn, nhưng nó bị kẹt trong một vòng lặp suy nghĩ, vì vậy tôi sẽ không dựa vào nó để thay thế hoàn toàn các mô hình mạnh mẽ hơn. Mặc dù vậy, nó vẫn hữu ích cho việc tạo nhanh các đoạn mã nhỏ.
Giải Các Câu Đố Logic
Tôi cũng tò mò muốn xem mô hình xử lý các câu đố và lý luận logic tốt đến mức nào, vì vậy tôi đã thử nghiệm nó với bài toán Monty Hall, mà nó đã giải quyết 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, hiển thị quá trình suy luận của mô hình AI
Như được hiển thị trong ảnh chụp màn hình, nó không chỉ đưa ra câu trả lời – nó còn hướng dẫn bạn toàn bộ quá trình tư duy, giải thích cách nó đi đến giải pháp. Điều này làm rõ rằng nó đang suy luận qua vấn đề chứ không chỉ đơn thuần là nhớ lại một câu trả lời đã được ghi nhớ từ dữ liệu đào tạo.
Hạn Chế Trong Công Việc Nghiên Cứu
Một trong những hạn chế lớn nhất của việc chạy một LLM cục bộ là “điểm cắt kiến thức” (knowledge cutoff) 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 trở nên tồi tệ hơn khi tôi yêu cầu một cái nhìn tổng quan ngắn gọn về iPhone đời đầu – nó đã tạo ra một phản hồi vừa không chính xác vừa vô tình gây cười.
Chiếc iPhone đầu tiên rõ ràng không ra mắt với iOS 5, cũng không xuất hiện sau “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 thiếu chính xác vẫn tiếp diễn.
Sau khi DeepSeek gặp sự cố rò rỉ dữ liệu, tôi cảm thấy yên tâm khi biết rằng mình có thể chạy mô hình này cục bộ mà không phải lo lắng về việc dữ liệu của mình bị lộ. Mặc dù nó không hoàn hảo, nhưng 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 là sau sự thất vọng của tôi với Apple Intelligence.
Tóm lại, DeepSeek-R1 cung cấp một giải pháp đáng cân nhắc cho việc vận hành AI cục bộ, đặc biệt là nếu bạn ưu tiên quyền riêng tư và muốn một công cụ luôn sẵn sàng mà không phụ thuộc vào kết nối internet. Mặc dù hiệu suất có thể không sánh bằng các mô hình đám mây lớn, nhưng khả năng giải toán, gỡ lỗi code hay suy luận logic của nó vẫn rất ấn tượng đối với một mô hình 7B. Hãy thử cài đặt DeepSeek-R1 trên máy tính của bạn thông qua Ollama và trải nghiệm những lợi ích mà AI cục bộ mang lại, đồng thời chia sẻ những ứng dụng sáng tạo mà bạn tìm thấy cho nó!
