LM StudioでDeepSeekをローカル環境で動かす手順

大規模言語モデル（LLM）をクラウドではなく自分のパソコンで動かしたいと考えたことはありませんか？プライバシーを守りながら、インターネット接続なしでAIの力を活用できる方法があります。

LM Studioは、ローカル環境でLLMを直感的に操作できるオープンソースソフトウェアです。本記事では、高性能な日本語対応モデル「DeepSeek R1」をLM Studioで構築・実行する方法を詳しく解説します。ここでの内容を実行すれば、プログラミング知識などがなくても、数ステップで最先端のAIを自分のパソコンで動かせるようになります。

LM StudioでローカルLLMを構築
DeepSeek R1をローカル環境で構築する手順
LM StudioでDeepSeekをローカル環境で動かす：まとめ

LM StudioでローカルLLMを構築

LM Studioは、ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）を簡単に探索、ダウンロード、実行できるオープンソースのソフトウェアです。LM Studioには以下のような特徴があり、個人ユーザーからプロフェッショナルまで幅広く活用されています。

直感的な操作性：グラフィカルユーザーインターフェース（GUI）により、コマンドラインやプログラミングの知識がなくても簡単に操作できます。
完全オフライン対応：インターネット接続なしで動作するため、機密情報を扱う場面でも安心して利用できます。
プライバシー保護：データがローカル環境内で処理されるため、クラウドサービスのような情報漏洩リスクがありません。
多様なモデル対応：Hugging Faceなど様々なソースから提供されるオープンソースモデルを幅広くサポートしています。
日本語モデル対応：DeepSeek R1を含む高性能な日本語対応モデルを利用できるため、日本語での自然な対話が可能です。

DeepSeek R1をローカル環境で構築する手順

①LM Studioのインストール

LM Studio公式サイトにアクセスします。
お使いのオペレーティングシステム（Windows、macOS、Linux）に対応したインストーラーをダウンロードします。
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完了させます。

ヒント：インストール時に「不明な開発元」という警告が表示される場合がありますが、公式サイトからダウンロードした場合は安全に進めることができます。

②DeepSeek R1モデルのダウンロード

LM Studioを起動し、左側のナビゲーションから「探索」アイコン（虫眼鏡マーク）をクリックします。
検索バーに「DeepSeek R1 Japanese」と入力し、検索を実行します。
検索結果から「cyberagent-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Japanese-gguf」モデルを見つけて選択します。
（注意：このモデルは約6.6GBのサイズがあるため、十分なストレージ容量があることを確認してください）
モデル詳細画面で「Download」ボタンをクリックし、ダウンロードを開始します。ダウンロード進捗はステータスバーで確認できます。

選択のポイント：日本語に特化した「Japanese」モデルを選ぶことで、より自然な日本語での対話が可能になります。