Rozdíly

Zde můžete vidět rozdíly mezi vybranou verzí a aktuální verzí dané stránky.

--- ai:platformy:deepseek [18.04.2026 12:21] – Doplnění článku k videu o DeepSeek R1 Petr Nosek
+++ ai:platformy:deepseek [18.04.2026 12:38] (aktuální) – Smazani puvodni kopie po presunu do ai:modely:deepseek Petr Nosek
@@ Řádek 1: / Řádek 1: @@
-====== DeepSeek ======
-[[https://www.youtube.com/watch?v=nNcmlvWbNCo|Video DeepSeek R1 lokálně na RaspberryPi]] ukazuje, co je reasoning model DeepSeek R1, v čem se liší od běžných chat modelů a jak ho rozběhnout lokálně i na Raspberry Pi 4. Hlavní pointa je, že destilované verze modelu lze provozovat bez cloudu, ale za cenu nižší rychlosti.
-{{youtube>nNcmlvWbNCo?}}
-===== O čem video je =====
-Video vysvětluje rozdíl mezi běžným LLM, který často vrátí první pravděpodobnou odpověď, a reasoning modelem, který si nejdřív rozepíše postup řešení a teprve potom vrátí výsledek. DeepSeek R1 je ve videu představený jako levnější a otevřenější alternativa k OpenAI o1, hlavně pro úlohy, kde je potřeba vícekrokové uvažování.
-===== Co video ukazuje v praxi =====
-Ve videu jsou dvě jednoduché ukázky:
-  * počítání písmen ve slově, kde klasické modely často chybují kvůli tomu, že neprovedou explicitní kontrolu postupu
-  * řešení kvadratické rovnice, kde je vidět rozpad problému na jednotlivé kroky
-Hlavní zajímavost je, že model během „thinking“ fáze průběžně kontroluje vlastní mezivýsledky. Ve videu je vidět i situace, kdy si model všimne chyby ve svém průběžném postupu a výpočet opraví.
-===== Lokální běh na Raspberry Pi =====
-Praktická část videa je zaměřená na spuštění DeepSeek R1 lokálně:
-  * použitý hardware je Raspberry Pi 4 s 8 GB RAM
-  * jako systém je zvolený DietPi, protože má malý overhead
-  * pro běh modelu je použitý Ollama
-  * jako GUI alternativa je zmíněné LM Studio
-Ve videu je pro Raspberry Pi použitá nejmenší destilovaná verze modelu. Na výkonnějším PC dává podle videa větší smysl 7B nebo 8B varianta, protože nabídne lepší kompromis mezi kvalitou a rychlostí.
-===== Proč je DeepSeek R1 zajímavý =====
-Video zdůrazňuje hlavně tyto body:
-  * reasoning model umí nad problémem déle přemýšlet a nevrací jen první odhad
-  * model lze provozovat lokálně, takže data nemusí odcházet do cizí cloudové služby
-  * API má být podle videa výrazně levnější než u OpenAI o1
-  * existují destilované varianty, které lze spustit i na slabším hardwaru
-Současně ale ve videu zaznívá, že i když je model open-source, trénovací data veřejná nejsou. To znamená, že není možné snadno zkontrolovat původ dat ani případné biasy.
-===== Omezení =====
-Lokální provoz má i nevýhody:
-  * na Raspberry Pi je běh pomalý, ve videu jde jen o několik tokenů za sekundu
-  * největší varianty modelu už vyžadují velmi výkonný hardware
-  * pro opravdu pohodlnou práci je vhodnější PC s GPU než jednodeskový počítač
-Ve videu je také vidět, že i reasoning model může udělat chybu v průběžném postupu, ale častěji si ji sám odhalí a opraví.
-===== Zdroje =====
-  * [[https://www.youtube.com/watch?v=nNcmlvWbNCo|DeepSeek R1 lokálně na RaspberryPi]]