Apr 25, 2025·03:17 PM

クイックスタート：Glows.ai で DeepSeek-R1 を実行する

チュートリアル

DeepSeek-R1 は DeepSeek チームが開発した AI モデルです。既存のオープンソース大規模言語モデルを基に、ファインチューニングと強化学習によって性能を改善しており、ゼロからトレーニングしたモデルではありません。

DeepSeek-R1 は知識蒸留などの手法でモデルのパラメーターを圧縮し、元のモデルが持つ知識と推論能力を保ちながら計算効率を高めています。そのため、比較的少ない計算リソースで言語理解と生成を実行できます。

効率と柔軟性を備えたオープンソース AI モデルとして、DeepSeek-R1 はテキスト分析、対話型 AI、コード支援、知識検索に利用できます。クラウド、パーソナルコンピューター、企業向けサーバーなど、さまざまな環境に導入できます。

ステップ 1：Glows.ai にログインして環境を起動する

登録してログインする：Glows.ai にアクセスし、アカウントを登録してログインします。
右上の Create New をクリックする。 GPU の仕様を選択すると、公式イメージが表示されます。DeepSeek-R1 の公式イメージを選びます。
レンタルするユニット数を選ぶ。 「Complete Checkout」ボタンをクリックします。必要なリソースと依存関係が設定されます。

注意： Glows.ai では DeepSeek-R1 を 2 種類の構成で提供しています。 32B： コンシューマー向け GPU での導入と開発に適しています。 70B： 大規模な AI ネイティブアプリケーション向けです。70B 構成には 2 Unit Qty NVIDIA GeForce RTX 4090 GPUs 以上が必要です。

ステップ 2：DeepSeek-R1 にアクセスする

DeepSeek-R1 32B を例に説明します。Glows.ai では 2 つのアクセスポータルを利用できます。 Portals

SSH アクセス（Port 22）

SSH では、コマンドラインからバックエンド環境にアクセスして高度な操作を行えます。
SSH コマンド：
```
ssh user@<your-instance>-p22
```
パスワード：Glows.ai ダッシュボードのインスタンス詳細を参照してください。

JupyterLab（HTTP Port 8080） JupyterLab は、ワークフローを構築するための対話型開発環境です。

次の URL を開きます。
```
  http://<your-instance>:8080
```
ログイン情報：システムが自動設定するか、ダッシュボードに表示されます。

ステップ 3：結果を保存して連携する

出力をエクスポートする

WebUI から生成内容をローカルデバイスへ保存できます。

ほかのシステムと連携する

大規模なテキスト処理や業務ワークフローとの連携には、Glows.ai の API デプロイツールを使って DeepSeek-R1 をアプリケーションやサービスへ組み込みます。