كيفية تثبيت DeepSeek-R1 على Windows: التثبيت الكامل خطوة بخطوة

يتيح تثبيت DeepSeek-R1 على Windows تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا، مما يوفر الخصوصية، والوصول دون اتصال، وإمكانية التخصيص. سواء كنت مطورًا ترغب في دمج DeepSeek-R1 في تطبيقاتك أو مستخدمًا يبحث عن مساعد AI بدون الاعتماد على السحابة، سيرشدك هذا الدليل خلال عملية التثبيت والإعداد.

الجزء 1: تثبيت Ollama (المتطلب الأساسي لتشغيل DeepSeek-R1)

لتشغيل DeepSeek-R1 على Windows، تحتاج أولاً إلى تثبيت Ollama، وهي أداة تسهل تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة (LLMs) محليًا.

الخطوة 1: تحميل وتثبيت Ollama

1. قم بتنزيل Ollama من الموقع الرسمي واحصل على ملف التثبيت لنظام Windows.

2. قم بتشغيل المثبّت عبر النقر المزدوج على ملف .exe واتبع إرشادات التثبيت.

3. للتحقق من نجاح التثبيت، افتح موجه الأوامر (Command Prompt) ونفّذ الأمر:

• ollama --version

إذا ظهر رقم الإصدار، فهذا يعني أن Ollama قد تم تثبيته بنجاح.

الخطوة 2: تفعيل Windows Subsystem for Linux (WSL) (اختياري ولكن مستحسن)

لتحسين الأداء، يُفضّل تفعيل WSL 2:

1. انتقل إلى لوحة التحكم > البرامج > تشغيل ميزات Windows أو إيقاف تشغيلها.

2. قم بتمكين Windows Subsystem for Linux وأعد تشغيل الكمبيوتر.

3. قم بتحديث WSL عبر تشغيل الأمر التالي في موجه الأوامر:

• wsl --update

الجزء 2: تحميل نموذج DeepSeek-R1

يأتي DeepSeek-R1 بأحجام متعددة تناسب إمكانيات العتاد المختلفة. اختر الحجم المناسب بناءً على ذاكرة RAM وقوة المعالج الرسومي لديك.

خيارات نماذج DeepSeek-R1

الخطوة 1: تحميل نموذج DeepSeek-R1

1. افتح موجه الأوامر (Command Prompt) ونفّذ الأمر التالي:

• ollama pull deepseek-r1:[MODEL_SIZE]

استبدل [MODEL_SIZE] بالحجم المطلوب (مثل 1.5b أو 7b أو 14b).

مثال على تحميل النموذج بحجم 7B:

• ollama pull deepseek-r1:7b

2. انتظر حتى يكتمل التحميل، قد تستغرق العملية عدة دقائق حسب سرعة الإنترنت لديك.

الجزء 3: تشغيل DeepSeek-R1 عبر سطر الأوامر

بعد اكتمال التنزيل، يمكنك بدء تشغيل DeepSeek-R1 مباشرة من سطر الأوامر.

الخطوة 1: تشغيل DeepSeek-R1

قم بتنفيذ الأمر التالي لبدء تشغيل النموذج:

• ollama run deepseek-r1:[MODEL_SIZE]

مثال لتشغيل النموذج بحجم 7B:

• ollama run deepseek-r1:7b

الخطوة 2: اختبار DeepSeek-R1 باستخدام موجه أوامر

يمكنك التفاعل مع الذكاء الاصطناعي عبر إدخال استفسار تجريبي:

• echo "اشرح الحوسبة الكمومية بطريقة بسيطة" | ollama run deepseek-r1:7b

ملاحظة: بشكل افتراضي، لا يقوم الاستخدام عبر سطر الأوامر بحفظ سجل الدردشة. إذا كنت بحاجة إلى حفظ السجل، ففكر في إعداد واجهة رسومية.

الجزء 4: إعداد واجهة مستخدم رسومية (GUI) لـ DeepSeek-R1

للحصول على تجربة أكثر سهولة، يمكنك استخدام واجهة رسومية تعتمد على الويب مثل Open WebUI أو Chatbox AI.

الخيار 1: Open WebUI عبر Docker

1. قم بتثبيت Docker Desktop وقم بتسجيل الدخول.

2. قم بتشغيل الأمر التالي في موجه الأوامر لإعداد Open WebUI:

• docker run -d -p 3000:8080
  --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v
  open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

3. افتح المتصفح وانتقل إلى:

• http://localhost:3000

الخيار 2: Chatbox AI

1. قم بتنزيل Chatbox AI من الموقع الرسمي.

2. افتح Chatbox AI وانتقل إلى الإعدادات.

3. حدد DeepSeek API وأدخل مفتاح API الخاص بك (اختياري للاستخدام المحلي).

الجزء 5: دمج DeepSeek-R1 في تطبيقات Python

للمطورين، يمكن دمج DeepSeek-R1 في تطبيقات Python لإنشاء تدفقات عمل متقدمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

الخطوة 1: تثبيت المكتبات المطلوبة

• pip install ollama

الخطوة 2: إنشاء سكريبت بلغة Python

•         import ollama
          
          response = ollama.chat(
              model='deepseek-r1:7b',
              messages=[{'role': 'user', 'content': 'اكتب دالة بلغة بايثون لحساب أرقام فيبوناتشي.'}]
          )
          
          print(response['message']['content'])
          

يقوم هذا السكريبت بإرسال استفسار إلى DeepSeek-R1 وعرض الاستجابة.

الجزء 6: استكشاف المشكلات الشائعة وإصلاحها

النموذج غير موجود

تأكد من تشغيل Ollama عبر تنفيذ الأمر التالي:

• ollama serve

أخطاء نقص الذاكرة (Out-of-Memory)

إذا كان استهلاك الذاكرة مرتفعًا جدًا، فجرّب استخدام نموذج أصغر (مثل 1.5B بدلًا من 7B).

أخطاء WSL

قم بتحديث Windows Subsystem for Linux عبر تشغيل الأمر التالي:

• wsl --update

مشكلات مفتاح API (لمستخدمي الواجهة الرسومية)

إذا كنت تستخدم Chatbox AI، يمكنك تشغيل DeepSeek-R1 محليًا دون الحاجة إلى مفتاح API.

الجزء 7: لماذا تثبيت DeepSeek-R1 محليًا؟

تثبيت DeepSeek-R1 على نظام Windows يوفر العديد من المزايا:

الخصوصية

• تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا للحفاظ على أمان بياناتك الحساسة.

توفير التكاليف

• تجنب رسوم API المكلفة (DeepSeek يتكلف 0.55 دولار لكل مليون رمز مقارنة بـ OpenAI الذي يكلف 15 دولارًا لكل مليون رمز).

إمكانية الوصول دون اتصال

• لا حاجة إلى اتصال بالإنترنت بعد التثبيت.

الخاتمة

باتباع هذا الدليل، يمكنك تثبيت وتشغيل DeepSeek-R1 على Windows واستخدامه في مجموعة متنوعة من المهام المدعومة بالذكاء الاصطناعي، بدءًا من المساعدة في البرمجة إلى التطبيقات البحثية.

لإعدادات متقدمة، مثل تسريع المعالجة باستخدام وحدة معالجة الرسومات (GPU) أو تحسين النموذج، يمكنك الرجوع إلى توثيق Ollama أو استكشاف الإعدادات المعتمدة على Docker.

الآن وقد أصبح DeepSeek-R1 جاهزًا للعمل على جهازك، ابدأ في استكشاف إمكانياته واستفد من قوته في الذكاء الاصطناعي اليوم!