Un script automatique pour installer et profiter de Deepseek R1 en local sur votre ordinateur

Yo,

J'ai pris 5 min pour vous faire un script shell qui installe tout ce qu'il faut pour faire tourner Deepseek en local sur votre machine avec une jolie petite interface utilisateur. Comme ça, vous aurez un quasi-équivalent de O1 gratuit... Mais tout dépendra de la puissance de votre machine évidemment. Plus le modèle est gros, plus il est "intelligent" mais plus il consommera de ressources. Le modèle 7B conviendra à la plupart des configs.

Mon script fonctionne nickel sous macOS. Pour Linux, faudra adapter un peu le code. Certains d'entre vous seront surement plus doués que moi pour ça car je ne peux pas y passer trop de temps.

Pour rappel, DeepSeek-R1 c'est donc un nouveau modèle de langage qui se démarque par ses performances, particulièrement dans les domaines du raisonnement mathématique, de la programmation et du raisonnement scientifique et ce qui le rend particulièrement intéressant, c'est sa capacité à rivaliser avec les grands modèles commerciaux comme OpenAI O1, tout en étant accessible localement.

Le modèle est disponible en plusieurs versions et voici ce que fait mon script d'installation automatique :

Vérifie et installe Homebrew si nécessaire

Installe Docker s'il n'est pas présent

Configure Ollama pour exécuter le modèle

Installe et configure Open Web UI pour une interface graphique conviviale

Télécharge et configure le modèle DeepSeek-R1

Crée une documentation détaillée dans un fichier README

Pour le lancer, faudra le rendre executable avec la commande :

chmod +x script.sh

Puis le lancer comme ceci :

./script.sh

Le script vous guidera pour choisir la version du modèle adaptée à votre configuration. Et ensuite, une interface graphique via Open Web UI sera accessible sur http://localhost:3000

Pensez bien à vous créer un nouveau compte (sign-up) une fois sur l'interface WebUI.

Vous pouvez aussi l'utiliser en ligne de commande :

ollama run deepseek-r1

Et pour les dev, en passant par l'API d'Ollama (compatible OpenAI), vous pouvez aussi l'utiliser dans votre code comme ceci par exemple :

import openai

client = openai.Client(

    base_url="http://localhost:11434/v1",

    api_key="ollama"

)

response = client.chat.completions.create(

    model="deepseek-r1:7b",

    messages=[{"role": "user", "content": "Votre question"}],

    temperature=0.7

)

Voilà, j'espère que ça vous plaira !

Le script est ci-joint.

Enjoy !