DeepSeek-R1 WebGPU: DeepSeek R1 1.5Bをブラウザでローカルに実行します！

はじめに

ディープシーク-R1 WebGPUは、webml-communityがHugging Face Spacesプラットフォーム上で提供する最先端のAI推論モデルで、WebGPU技術を活用することで、複雑なAIモデルをブラウザ上で直接実行することができます。このモデルはDeepSeek-R1に基づいており、推論タスク用に設計され、効率的かつ局所的なAI処理能力を提供します。ユーザーは追加のソフトウェアをインストールする必要はなく、ブラウザのWebGPUサポートだけで数学的推論、コード生成、質問応答などの高度なAI機能を体験できるため、教育、研究、開発者に最適です。

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機能一覧

• ブラウザでAIモデルを実行するダウンロードは必要ありません。
• WebGPUアクセラレーションに対応効率的な計算とパフォーマンス向上のためにGPUを活用。
• マルチタスクAI推論数学、コード生成、複雑な文章理解などの課題が含まれる。
• インタラクティブ・チャット・インターフェースユーザーはインターフェースから直接モデルを操作することができます。
• 登録不要すぐに使えて、シンプルなユーザーエクスペリエンス。

ヘルプの使用

DeepSeek-R1 WebGPUの使用方法

相性チェックと準備：
まず、ブラウザがWebGPUをサポートしていることを確認してください。現在、Google Chrome（バージョン88以上）がWebGPUをサポートする最も一般的に使用されているブラウザです。Chromeの実験的機能（chrome://flags/）にアクセスし、WebGPUを有効にすることで確認できます。

ウェブサイトをご覧ください：

1. ブラウザを開き、次のページに移動する。ハギング・フェイス・スペース.
2. ページがロードされると、入力ボックスと出力エリアを含むクリーンなユーザー・インターフェースが表示される。

モデルを使った推論：

• 質問またはタスクを入力するモデルに処理させたい問題やタスクを入力ボックスに入力してください。これは数学の問題であったり、プログラミングのコード生成であったり、テキストによる推論を必要とするタスクであったりします。
  • 入力例：1000階乗の下一桁の計算 もしかしたら フィボナッチ級数を計算するPython関数を書く.
• 委任状の提出Send ボタンをクリックするか、Enter キーを押して入力を送信します。タスクの複雑さによっては数秒かかることがあります。
• 結果を見る結果は出力エリアに表示されます。このモデルは、タスクの性質に応じて、詳細なステップまたは直接的な結果を表示します。

体験を最適化する：

• モデル・パラメーターの調整現在のインターフェイスは比較的シンプルですが、将来的には、温度（生成されるテキストのランダム性を制御する）や最大応答長などのパラメータを調整するオプションが提供されるかもしれません。
• 何度でも結果に満足できない場合は、質問を調整したり、別の表現方法を試すことができます。

よくある質問

• ブラウザがWebGPUをサポートしていない場合はどうすればよいですか？ - ブラウザを更新するか、Chromeの最新版などWebGPU対応のブラウザを使用することをお勧めします。
• モデルの反応が遅すぎる？ - インターネット接続が良好で、ブラウザのGPU設定が無効になっていないことを確認してください。

警告だ：

• モデルはブラウザ内で実行されるため、出力品質と速度は、デバイスのパフォーマンスやネットワーク状況に影響される可能性があります。
• いかなるオンラインAIモデルのご利用も、その利用規約およびプライバシーポリシーに従うことにご注意ください。

DeepSeek-R1 WebGPU導入チュートリアル

ディープシーク R1 WebGPUはハギング・フェイス・ベース トランスフォーマー.js DeepSeek R1 WebGPUは、ブラウザ上でディープラーニングモデルを効率的に実行する方法を示すために設計されたディープラーニングモデルのサンプルです。DeepSeek R1 WebGPUは、主に自然言語処理タスクに使用され、サーバーを介さずにブラウザで直接実行できる幅広い事前学習済みモデルをサポートしています。

はじめに
以下の手順に従って、アプリケーションをセットアップし、実行してください。

1. リポジトリのクローン
   GitHubからサンプルのリポジトリをクローンする：

git clone https://github.com/huggingface/transformers.js-examples.git

2. プロジェクト・ディレクトリに移動する
   作業ディレクトリをdeepseek-r1-webgpuフォルダに切り替える：

cd transformers.js-examples/deepseek-r1-webgpu

3. 依存関係のインストール
   npmを使って必要な依存関係をインストールする：

npm i

4. 開発サーバーの実行
   開発サーバーを起動します：

npm run dev

これでアプリケーションがローカルで実行されるはずです。ブラウザーを開いて http://localhost:5173 ビューを作る。