كيفية تشغيل DeepSeek محليًا: دليل إعداد كامل لعشاق الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي (AI) يتطور بسرعة، وأصبح نموذج مثل DeepSeek يُستخدم على نطاق واسع لتوليد النصوص، المساعدة في البرمجة، والبحث. تشغيل DeepSeek محليًا يوفر العديد من المزايا، بما في ذلك الخصوصية، تقليل التأخير، والتحكم الكامل في نموذج الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، يتطلب تثبيت وتشغيل DeepSeek AI محليًا بعض الإعدادات التقنية. يقدم هذا الدليل طريقة خطوة بخطوة لتثبيت DeepSeek على جهاز الكمبيوتر الخاص بك باستخدام Ollama، وهي أداة مصممة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بكفاءة على الأجهزة المحلية.

الجزء 1: متطلبات النظام لتشغيل DeepSeek محليًا

قبل تثبيت DeepSeek، يجب التأكد من أن جهازك يفي بمتطلبات الأجهزة والبرمجيات الأساسية.

متطلبات الأجهزة الأساسية:

المعالج: معالج متعدد الأنوية (Intel i5/Ryzen 5 أو أفضل).

الذاكرة العشوائية:

• 8 جيجابايت+ لنموذج 5B.
• 16 جيجابايت+ لنموذج 8B.
• 32 جيجابايت+ لنموذج 14B+.

التخزين: على الأقل 20 جيجابايت من المساحة الفارغة على القرص (تختلف حسب حجم النموذج).

وحدة معالجة الرسومات (اختياري ولكن موصى به): NVIDIA RTX 3060 أو أفضل للنماذج الكبيرة.

أنظمة التشغيل المدعومة:

✅ Windows 10/11 (يُوصى باستخدام WSL لأداء أفضل).

✅ macOS (M1/M2/M3 أو Intel).

✅ Linux (Ubuntu 20.04 أو أحدث موصى به).

الجزء 2: تثبيت Ollama لتشغيل DeepSeek

Ollama هو أداة خفيفة الوزن تُسهل تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي محليًا. إليك كيفية تثبيتها على أنظمة التشغيل المختلفة.

تثبيت Ollama على macOS

• افتح الطرفية (Terminal).
• نفذ الأمر التالي: brew install ollama
• تحقق من التثبيت عن طريق تنفيذ: ollama --version

تثبيت Ollama على Windows

• قم بتحميل Ollama من الموقع الرسمي.
• نفذ المثبّت واتبع التعليمات على الشاشة.
• افتح موجه الأوامر (cmd) واكتب: ollama --version
• إذا ظهر رقم الإصدار، فهذا يعني أن Ollama تم تثبيته بنجاح.

تثبيت Ollama على Linux (Ubuntu/Debian-based)

• افتح الطرفية (Terminal).
• نفذ الأمر التالي: curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
• تأكد من التثبيت: ollama --version

الجزء 3: تحميل وتثبيت DeepSeek R1

بعد تثبيت Ollama، الخطوة التالية هي تحميل وتثبيت DeepSeek R1.

اختيار نموذج DeepSeek المناسب

يقدم DeepSeek عدة إصدارات حسب قدرات النظام:

تحميل نموذج DeepSeek باستخدام Ollama

لتثبيت DeepSeek على جهازك المحلي، افتح الطرفية (macOS/Linux) أو موجه الأوامر (Windows) ثم نفذ:

ollama pull deepseek-r1:8b

استبدل 8b بالإصدار الذي ترغب فيه، مثل 1.5b أو 14b. يختلف حجم التحميل، لذا تأكد من توفر المساحة الكافية على القرص.

الجزء 4: تشغيل DeepSeek محليًا

بعد تحميل النموذج، يمكنك بدء تشغيل DeepSeek باستخدام الأمر التالي: ollama run deepseek-r1:8b

اختبار DeepSeek باستخدام أمر بسيط

جرّب تشغيل هذا الأمر للتحقق من النموذج: echo "What is the capital of France?"| ollama run deepseek-r1:8b

إذا استجاب DeepSeek بشكل صحيح، فإن الإعداد ناجح!

الجزء 5: تحسين أداء DeepSeek

إذا كان DeepSeek يعمل ببطء أو يواجه تأخيرًا، جرّب هذه التحسينات:

✅ زيادة عدد خيوط المعالج

بشكل افتراضي، يقوم Ollama بتخصيص عدد محدود من خيوط المعالج. لزيادة الأداء، نفّذ: ollama run deepseek-r1:8b --num-threads=4

استبدل 4 بعدد النوى المتاحة من المعالج لديك.

✅ استخدام تسريع وحدة المعالجة الرسومية (إن كان متاحًا)

لأجهزة NVIDIA، قم بتمكين دعم CUDA: ollama run deepseek-r1:8b --use-gpu

سيؤدي هذا إلى تحسين الأداء بشكل كبير للنماذج الأكبر.

✅ تقليل تأخير الاستجابة

استخدم علامة max-response-tokens لتحديد طول الاستجابة وتسريع الإخراج: ollama run deepseek-r1:8b --max-response-tokens=100

الجزء 6: استكشاف وحل المشكلات الشائعة

إذا واجهت أخطاء، جرّب هذه الحلول:

❌ خطأ: "Ollama غير معروف" (Windows)

✅ أعد تشغيل النظام بعد تثبيت Ollama.

✅ تأكد من إضافة Ollama إلى متغيرات النظام PATH.

❌ خطأ: "الذاكرة غير كافية"

✅ أغلق التطبيقات غير الضرورية لتحرير الذاكرة.

✅ استخدم نموذجًا أصغر (مثل الانتقال من 14B إلى 8B).

❌ خطأ: "جهاز CUDA غير موجود"

✅ تأكد من أنك قد قمت بتثبيت تعريفات NVIDIA CUDA.

✅ نفّذ الأمر nvidia-smi في الطرفية للتحقق من حالة وحدة المعالجة الرسومية.

الخاتمة

تشغيل DeepSeek محليًا يوفر الخصوصية والكفاءة والتحكم الأفضل في معالجة الذكاء الاصطناعي. باتباع هذا الدليل، يمكنك إعداد وتحسين DeepSeek على جهازك، مما يضمن تنفيذ المهام المدعومة بالذكاء الاصطناعي بسلاسة مثل البرمجة والكتابة والبحث.

إذا كنت قد وجدت هذا الدليل مفيدًا، أخبرنا بذلك في التعليقات!