執筆者：Hakky AI
DeepSeekをOllamaで｜ローカル実行の全手順と活用事例
- DeepSeekとOllamaで、ローカル環境でのLLM実行を最適化し、高度な自然言語処理を安全に実現。
- Ollamaの導入でDeepSeekをローカル実行。セキュリティ向上、オフライン利用、カスタマイズ自由度が向上。
- 社内ドキュメント検索、プログラミング支援、教育分野での個別指導など、多様な活用事例を紹介。
はじめに
本記事では、DeepSeekモデルをOllamaを用いてローカル環境で実行する方法を解説します。DeepSeekは高性能なオープンソースLLMとして注目されており、OllamaはローカルLLMの実行を容易にするツールです。
ローカル実行のメリット・デメリット、環境構築、活用事例、注意点、そして今後の展望について詳しく解説していきます。DeepSeekとOllamaの組み合わせは、AI技術をより身近にし、研究や開発の可能性を広げるでしょう。
DeepSeekとOllama：ローカルLLM実行の最適な組み合わせ
DeepSeekとOllamaを組み合わせることで、ローカル環境でのLLM（大規模言語モデル）実行が最適化され、高度な自然言語処理をプライバシーを保護しながら実現できます。
DeepSeekとは：高性能なオープンソースLLM
DeepSeekは、高性能なオープンソースLLM（大規模言語モデル）であり、その特長的なアーキテクチャと優れた性能により、注目を集めています。
DeepSeekモデルは、特に大規模なデータセットでの学習と推論に最適化されており、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮します。Transformerアーキテクチャをベースにしており、Attention機構を高度に活用することで、文脈をより深く理解し、複雑な言語パターンを捉えることが可能です。
他のLLMと比較したDeepSeekの優位性としては、その高い計算効率と優れたスケーラビリティが挙げられます。DeepSeekは、限られた計算資源でも効率的に学習できるため、研究機関や企業での利用が広がっています。
また、分散学習環境での性能も高く、大規模なデータセットを用いた学習においても高いスループットを実現します。DeepSeekは、自然言語処理、テキスト生成、質問応答など、幅広いタスクで優れた性能を発揮します。
特に、創造的なテキスト生成や複雑な推論を必要とするタスクにおいて、その能力が際立っています。DeepSeekは、オープンソースであるため、研究者や開発者は自由にモデルをカスタマイズし、特定の用途に最適化することができます。
これにより、DeepSeekは、様々な分野での応用が期待されています。例えば、医療分野では、DeepSeekを用いて電子カルテの解析や診断支援を行うことができます。金融分野では、DeepSeekを用いてリスク管理や不正検知を行うことができます。
DeepSeekは、高性能かつ柔軟なLLMとして、今後のAI技術の発展に大きく貢献することが期待されています。
Ollamaとは：ローカルLLM実行を容易にするツール
Ollamaは、ローカル環境でのLLM（大規模言語モデル）実行を容易にするために開発されたツールであり、その機能と役割は多岐にわたります。
Ollamaは、Dockerコンテナのような仕組みでLLMとその依存関係をパッケージ化し、簡単なコマンドで実行できる環境を提供します。これにより、ユーザーは複雑な環境構築や依存関係の管理から解放され、LLMの利用に集中できます。
Ollamaは、DeepSeekを含む様々なLLMをサポートしており、ユーザーは自分のニーズに合ったモデルを選択して利用できます。Ollamaが提供する簡便なAPIとインターフェースにより、LLMの実行、推論、カスタマイズが容易になります。
Ollamaは、RESTful APIを提供しており、プログラムからLLMを呼び出して利用することができます。また、コマンドラインインターフェース（CLI）も提供されており、ターミナルからLLMを操作することも可能です。
Ollamaは、ローカル環境での実行に最適化されており、高速な推論と低遅延を実現します。Ollamaは、GPUを活用することで、計算処理を高速化し、大規模なモデルでも快適に実行できます。
Ollamaは、セキュリティとプライバシーを重視しており、ローカル環境での実行により、データの漏洩リスクを低減します。Ollamaは、オープンソースであり、コミュニティによる開発が活発に行われています。
Ollamaは、LLMの利用をより身近にし、AI技術の普及に貢献することが期待されています。例えば、研究者はOllamaを用いて、新しいLLMのプロトタイプを迅速に開発し、評価することができます。開発者はOllamaを用いて、LLMを組み込んだアプリケーションを容易に開発することができます。
DeepSeekをOllamaでローカル実行するための環境構築
DeepSeekとOllamaをローカルで実行するためには、適切なシステム要件を満たし、必要なソフトウェアとハードウェアを準備する必要があります。
システム要件の詳細：OS、ハードウェア、ディスク容量
DeepSeekモデルをOllamaでローカル実行するためのシステム要件は、OS、ハードウェア、ディスク容量に大きく依存します。まず、対応OSはmacOS 12以上、Linux、Windows 10以上です。
CPUは64ビットプロセッサが必須で、RAMは最低8GB、推奨16GB以上を確保してください。GPUはNVIDIA GPUと対応するドライバーが推奨され、特に8GB以上のVRAMを持つものが望ましいです。
ストレージに関しては、ベースモデルには少なくとも10GBの空き容量が必要です。これらの要件を満たすことで、DeepSeekモデルをOllamaで快適に実行できる環境が整います。
特にGPUの性能は推論速度に大きく影響するため、可能な限り高性能なものを用意することが推奨されます。また、ディスク容量は複数のモデルをダウンロードする場合や、大規模なデータセットを扱う場合にはさらに多くの空き容量が必要になることに注意してください。
環境構築前にこれらの要件をしっかりと確認し、必要なスペックを満たしているかを確認することが重要です。要件を満たしていない場合、パフォーマンスの低下やエラーが発生する可能性があります。
Ollamaのインストール手順：公式サイトからのダウンロードとターミナル操作
Ollamaをインストールするには、まず公式サイトからご自身のOSに合ったインストーラーをダウンロードします。
macOSの場合は、ターミナルを開きbrew install ollamaコマンドを実行します。Windowsの場合は、ダウンロードしたインストーラーを実行し、画面の指示に従ってインストールを進めます。
Linux（Ubuntu/Debian系）の場合は、ターミナルでcurl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shコマンドを実行します。
インストールが完了したら、ターミナルまたはコマンドプロンプトでollama --versionコマンドを実行し、バージョン情報が表示されることを確認してください。これにより、Ollamaが正常にインストールされたことが確認できます。
もしインストール中にエラーが発生した場合は、ターミナルのエラーメッセージを確認し、公式ドキュメントを参照して解決策を探してください。また、Ollamaのインストールには管理者権限が必要な場合があるため、必要に応じて管理者権限でコマンドを実行してください。
インストール後、Ollamaサーバーを起動するためにollama serveコマンドを実行することも推奨されます。
DeepSeekモデルのダウンロード：Ollamaコマンドの実行
DeepSeekモデルをダウンロードするには、まずOllamaサーバーが起動していることを確認してください。
ターミナルを開き、ollama pull deepseek-r1:14bコマンドを実行します。このコマンドは、DeepSeekの14Bパラメータモデルをダウンロードするものです。ダウンロードするモデルは、必要に応じて変更できます。
ダウンロードが完了すると、Ollamaはモデルをローカルに保存し、すぐに使用できるようになります。ダウンロードの進行状況はターミナルで確認できます。
もしダウンロード中にエラーが発生した場合は、ネットワーク接続を確認し、再度コマンドを実行してみてください。また、Ollamaのキャッシュが原因で問題が発生することもあるため、ollama rm deepseek-r1:14bコマンドでモデルを削除し、再度ダウンロードすることも有効です。
ダウンロードが完了したら、ollama run deepseek-r1:14bコマンドでモデルを実行し、簡単なプロンプトを試して動作を確認してください。
ローカルLLM実行のメリット・デメリット
DeepSeekをOllamaでローカル実行する際のメリットとデメリットについて、セキュリティ、プライバシー、パフォーマンスの観点から詳しく解説します。
メリット：セキュリティとプライバシーの向上
DeepSeekモデルをOllamaでローカル実行する最大のメリットは、セキュリティとプライバシーの向上です。外部サーバーにデータを送信しないため、データ傍受のリスクを大幅に低減できます。
特に、個人情報や機密情報を扱う場合には、ローカル実行が非常に有効です。例えば、顧客データを分析する際に、クラウド環境を使用するとデータ漏洩のリスクがありますが、ローカル環境ではその心配がありません。
また、DeepSeekのプライバシーポリシーでは、ユーザーから個人データを取得し、そのデータは中国本土に設置されたサーバーへ送信されると明記されていますが、ローカル実行ではこのリスクを回避できます。データが暗号化されずに送信されるリスクも考慮すると、ローカルでの実行はより安全な選択肢となります。
Ollamaを使用することで、このようなセキュリティリスクを最小限に抑えつつ、DeepSeekの高度な自然言語処理能力を活用できます。外部接続の影響を受けないため、安定したパフォーマンスを維持できる点も大きな利点です。
セキュリティを重視する企業や研究機関にとって、DeepSeekのローカル実行は非常に魅力的な選択肢となるでしょう。
メリット：オフライン環境での利用とカスタマイズの自由度
DeepSeekをOllamaでローカル実行するもう一つの大きなメリットは、オフライン環境での利用とカスタマイズの自由度です。インターネット接続が不要なため、ネットワーク環境に依存せずにDeepSeekの機能を利用できます。
例えば、災害発生時や、インターネット回線が不安定な地域でも、DeepSeekを活用した業務を継続できます。また、モデルのカスタマイズやファインチューニングの自由度も高まります。
Ollamaを使用することで、利用可能なハードウェアに基づいて適切なモデルサイズを選択し、特定のタスクに最適化されたモデルを構築できます。例えば、7Bモデルを推奨していますが、より大規模なモデルもローカル環境で試すことが可能です。
さらに、独自のデータセットでモデルを再学習させることで、特定の業界や業務に特化したAIソリューションを開発できます。これにより、クラウドベースのAIソリューションでは難しい、柔軟なカスタマイズが可能になります。
オフラインでの利用と高度なカスタマイズ性を両立できる点が、DeepSeekのローカル実行の大きな魅力です。
デメリット：初期コストとリソース要件
DeepSeekをOllamaでローカル実行する際には、いくつかのデメリットも考慮する必要があります。まず、初期コストとリソース要件が挙げられます。
大規模言語モデルを快適に動作させるためには、高性能なハードウェアが必要です。具体的には、十分なメモリ容量（例えば、32GB以上）と、高性能なGPU（グラフィックボード）が推奨されます。これらのハードウェアを準備するには、それなりの初期投資が必要となります。
また、モデルの実行には多くの計算リソースを消費するため、CPUやGPUの使用率が高くなる可能性があります。特に、大規模なモデルや複雑なタスクを実行する場合には、システム全体のパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
したがって、ローカル環境でDeepSeekを最大限に活用するためには、十分なリソースを確保し、適切なハードウェア構成を検討する必要があります。初期投資とリソース要件を十分に考慮した上で、ローカル実行のメリットを評価することが重要です。
デメリット：セットアップの複雑さとメンテナンス
DeepSeekをOllamaでローカル実行する際のもう一つのデメリットは、セットアップの複雑さとメンテナンスの手間です。クラウド環境と比較して、ローカル環境でのセットアップは、ある程度の技術的な知識を必要とします。
Ollamaのインストールには、公式サイトからのファイルダウンロードとインストーラーの実行が必要です。インストール完了後も、ターミナルでコマンドを実行してモデルをダウンロードする必要があります。
また、大規模言語モデルをローカルで実行している場合、定期的なメンテナンスも必要となります。モデルのアップデートや、関連ソフトウェアのバージョン管理など、継続的な管理作業が発生します。
セットアップ時間も考慮する必要があり、Ollamaのインストールとセットアップは、通常数十分～半日のスケールで完了可能です。したがって、技術的な知識やスキルがない場合や、メンテナンスに時間を割けない場合には、ローカル実行は必ずしも最適な選択肢とは言えません。
セットアップの複雑さとメンテナンスの手間を考慮した上で、ローカル実行のメリットを評価することが重要です。
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DeepSeek + Ollama：ローカルLLMの活用事例
ここでは、DeepSeekとOllamaを組み合わせたローカルLLMの具体的な活用事例を紹介します。業務効率化、研究開発、教育分野での応用について解説します。
事例1：社内ドキュメントの検索と要約
DeepSeekとOllamaを組み合わせることで、社内ドキュメントの検索と要約を効率化できます。ローカルLLMの活用により、セキュリティを保ちつつ、迅速な情報アクセスが可能です。
例えば、大量の社内文書から特定のキーワードを含む情報をDeepSeekで検索し、必要な情報を抽出します。次に、抽出した情報をOllamaで要約し、レポート作成を効率化します。これにより、従業員は必要な情報を迅速に把握し、業務効率を向上させることができます。
また、ローカル環境での実行は、機密情報の漏洩リスクを低減し、セキュリティを強化します。さらに、検索結果の精度を高めるために、DeepSeekのモデルをファインチューニングすることも可能です。これにより、特定の業務に特化した検索・要約システムを構築できます。
社内ドキュメントの検索・要約以外にも、議事録の作成やFAQの自動生成など、様々な業務に活用できます。
事例2：プログラミング支援とコード生成
DeepSeekとOllamaは、プログラミング支援とコード生成にも活用できます。DeepSeekを活用することで、コードの自動生成が可能です。
例えば、自然言語で記述された要件に基づいて、DeepSeekがコードを生成します。次に、Ollamaを用いて生成されたコードのデバッグと最適化を行います。これにより、開発者はコーディングにかかる時間を短縮し、より創造的な作業に集中できます。
また、DeepSeekは、既存のコードを分析し、改善提案を行うことも可能です。例えば、コードの脆弱性を検出し、修正方法を提案します。さらに、Ollamaは、コードのパフォーマンスを最適化するためのアドバイスを提供します。これにより、開発者はより効率的で安全なコードを作成できます。
ローカルLLMの活用は、開発環境のセキュリティを向上させるだけでなく、オフライン環境での開発も可能にします。これにより、場所を選ばずに開発作業を進めることができます。DeepSeekとOllamaの組み合わせは、開発者の生産性を大幅に向上させる強力なツールとなります。
事例3：教育分野での個別指導と学習支援
教育分野においても、DeepSeekとOllamaは大きな可能性を秘めています。DeepSeekを活用することで、学生の質問応答と個別指導が可能です。
例えば、学生が抱える疑問や質問に対して、DeepSeekが適切な回答を提供します。次に、Ollamaを活用して、学生一人ひとりに合わせた学習教材を作成し、提供します。これにより、学生は自分のペースで学習を進めることができ、理解度を深めることができます。
また、DeepSeekは、学生の学習進捗を分析し、弱点を特定することも可能です。例えば、特定の分野でつまずいている学生に対して、集中的な指導を行います。さらに、Ollamaは、学生の興味や関心に合わせた学習コンテンツを生成します。これにより、学生はより意欲的に学習に取り組むことができます。
ローカルLLMの活用は、教育機関におけるリソースの制約を克服し、質の高い教育を提供するための有効な手段となります。DeepSeekとOllamaの組み合わせは、教育の個別最適化を推進し、学生の学習成果を最大化するための強力なツールとなります。
DeepSeekをOllamaでローカル実行する際の注意点
DeepSeekをOllamaでローカル実行する際には、パフォーマンスの最適化とセキュリティ対策が重要になります。
パフォーマンス最適化：GPUの活用とモデルの軽量化
DeepSeekモデルをOllamaでローカル実行する際のパフォーマンス最適化には、GPUの活用とモデルの軽量化が不可欠です。GPUを使用することで、推論速度が大幅に向上し、より大規模なモデルを効率的に実行できます。
Ollamaでは、ollama run deepseek-r1:8b --use-gpuコマンドでCUDAサポートを有効にすることで、NVIDIA GPUを活用できます。GPUを使用した場合、CPUのみを使用した場合と比較して、SquaredErrorが90%潰れるというデータがあります。一方、CPU使用時は60%です。
また、CPUスレッドの数を調整することも重要です。ollama run deepseek-r1:8b --num-threads=4コマンドを使用し、利用可能なCPUコア数に合わせてスレッド数を変更することで、パフォーマンスを向上させることができます。
さらに、応答長を制限することも有効です。ollama run deepseek-r1:8b --max-response-tokens=100のようにmax-response-tokensフラグを使用すると、出力速度を向上させることができます。
モデルの軽量化も重要な要素であり、特にリソースが限られた環境では、モデルの量子化や蒸留などの手法を用いて、メモリ消費量を削減することが推奨されます。モデルのサイズを適切に選択し、ローカル環境での実行を考慮すると、軽量化されたモデルを使うとメモリ消費が少なくなります。
Ollama3.2モデルは約2GBの容量を持ちます。モデルをダウンロードする際には、初回実行時にはモデルDLの為に少し時間がかかります。
セキュリティ対策：データの暗号化とアクセス制御
DeepSeekモデルをOllamaでローカル実行する際には、セキュリティ対策としてデータの暗号化とアクセス制御が不可欠です。ローカル環境で使用するデータはプライベートな情報を含む可能性があるため、データ暗号化は非常に重要です。データの暗号化により、不正アクセスや情報漏洩のリスクを低減できます。
また、ローカル環境のセキュリティを確保するために、ユーザーアカウント、グループ構成、ファイルアクセス権限の管理を徹底する必要があります。これにより、許可されたユーザーのみがモデルやデータにアクセスできるようになります。
Ollama自体には高度なアクセス制御機能は組み込まれていないため、OSレベルでのセキュリティ対策が中心となります。例えば、Linux環境では、chmodコマンドやchownコマンドを使用して、ファイルやディレクトリのアクセス権限を適切に設定することが重要です。
さらに、ファイアウォールを設定し、不要なポートを閉じることで、外部からの不正アクセスを防止できます。これらのセキュリティ対策を講じることで、DeepSeekモデルをOllamaで安全にローカル実行することが可能になります。
DeepSeekとOllamaの今後の展望
DeepSeekとOllamaは、ローカルLLMの可能性を広げ、今後のアップデートと進化が期待されています。
DeepSeekの進化：新モデルと機能追加
DeepSeekは、AI技術の進歩を牽引しており、今後も新モデルのリリースと機能追加が予定されています。2025年4月には、高度なコーディング能力と多言語推論能力を備え、競合他社と比較して最大40倍のコスト効率を実現するDeepSeek R2モデルのリリースが予定されています。
当初5月の公開予定でしたが、早期リリースに向けて準備が進められています。また、2024年末にはDeepSeek-V3がリリースされ、その1ヶ月後には包括的な研究のためのR1モデルが登場し、V3-0324モデルも発表されました。これらのモデルは、推論能力とコーディング能力において目覚ましい向上を示しています。
さらに、DeepSeekは一般的な大規模言語モデル（LLM）の推論能力を高める新手法であるSPCTを開発しました。これらの技術革新により、DeepSeekはAI分野における競争力をさらに高め、多様な分野での応用が期待されています。
DeepSeekの進化は、技術者や研究者にとって、より高度なAIソリューションの開発を可能にし、ビジネスにおいては、効率的なデータ分析と意思決定を支援することが期待されます。
Ollamaの進化：対応モデルの拡大と機能強化
Ollamaは、ローカルLLMの実行を容易にするツールとして、対応モデルの拡大と機能強化が期待されています。2025年現在、Ollamaに対応したDeepSeekモデルに関する具体的な情報はまだ発表されていませんが、DeepSeekはAI業界で急速に進化しており、近年発表された新しいモデルは他社との競争を活発にしています。
OllamaがDeepSeekの最新モデルに対応することで、ユーザーはより多様なモデルをローカル環境で手軽に利用できるようになります。
Ollamaの機能強化により、セットアップの簡素化、パフォーマンスの最適化、セキュリティの向上が期待されます。これにより、技術者はより効率的にLLMを活用し、研究者は新たなAIモデルの開発に集中できるようになります。
Ollamaの進化は、ローカルLLMの普及を加速させ、AI技術の民主化に貢献することが期待されます。Ollamaの今後の展望として、より多くのモデルへの対応、使いやすさの向上、そしてセキュリティ機能の強化が挙げられます。
おわりに
DeepSeekとOllamaを組み合わせることで、ローカル環境でも高度な自然言語処理が手軽に実現できます。
この記事を参考に、ぜひDeepSeekの性能を体験し、研究や開発に役立ててみてください。もし、機械学習を活用したプロダクト開発でお困りの際は、Hakkyまでお気軽にご相談ください。お客様の課題解決を支援いたします。
