田口和裕の「ChatGPTの使い方！」

第31回

完全無料！話題のDeepSeek R1をローカルで動かしてみた。MacやスマホでもOK！

LM Studioをインストール

　続いて、Windows PCにLM Studioをインストールしてみよう。Webブラウザーで公式サイト（https://lmstudio.ai/）にアクセスし、利用するOS（ここではWindows）のダウンロードボタンをクリック。

　インストーラー（LM-Studio-0.3.8-4-x64.exe）のダウンロードが終わったらダブルクリックして起動しよう。

　インストーラーの指示通り「次へ」をクリックしていけばOK。

　「完了」をクリックしてインストール完了だ。

LM Studioを起動

　インストールが終わったら、スタートメニュー（画面左下のWindowsアイコン）を開き、LM Studioを起動する。初期状態では機能説明デモが表示されているので、画面右上の「Skip onboarding」をクリック。

　LM Studioの画面が表示される。利用するためにはAIモデル本体をダウンロードする必要がある。左側サイドメニューから「虫眼鏡（Discover）」アイコンをクリックしよう。（なお、ollamaで使用したモデルを流用することもできるがここでは割愛）

　LM Studioで利用できるモデルの一覧が表示されるので、「DeepSeek R1 Distill（Llama 8B）」を選択し、ダウンロードボタンをクリック。

　ダウンロードが開始される。

　ダウンロードが終了したら画面右下に「Download Completed!（ダウンロード終了）」を知らせるウィンドウが表示されるので、「Load Model」をクリック。

　画面上部にモデル名が表示されていれば準備完了だ。

さっそく利用してみよう

　準備が終わったらさっそく試してみよう。使い方はChatGPTなどと同様、右下のプロンプト入力欄にプロンプトを入力し、「Send」ボタンをクリックすればよい。

　回答が表示された。ollamaの時同様に英語なら何ら問題なく利用できる。反応速度も思った以上に早い、もちろん知識や推論の質はWebサービスよりも劣るだろうが、なによりこれはローカルで動いているのだ。インターネット環境がなくても利用できるのだ。さすがに興奮してしまう。

　ollamaではうまくいかなかった日本語も試してみた。やはり日本語は少し怪しいようだが、これはローカルで動いているのだ。

　コーディングも試してみよう。

プロンプト：平行四辺形を描画するPythonコードを書いて

　なんとほぼ一瞬（およそ4秒）でコードを書き上げてくれたが、実行してみるとエラーが出てしまった。

　ChatGPTでコードをレビューしてもらったが、ちょっと厳し目のようだ。

　なお、画面上部の「歯車」アイコンをクリックすると、コンテキストウィンドウの大きさなど様々な設定をすることができる。

Mac OSでもだいじょうぶ

　ちなみにLM StudioはMacOS対応となっているので筆者のMac mini（M1, 16GB）にもインストールしてみた。

　さすがにNVIDIAグラフィックボード搭載のWindows機よりもスピードは遅いが、英語なら実用に耐えそうな回答を返してくれた。