開発者は、以下の手順に従って、DeepSeek-R1 WebGPU プロジェクトをローカルに展開できます：
1.環境準備
- Node.jsとnpmがシステムにインストールされていることを確認する。
- WebGPUをサポートするモダンブラウザの準備
2.プロジェクトコードへのアクセス
- プロジェクトのリポジトリをGit経由でクローンする：
git clone https://github.com/huggingface/transformers.js-examples.git - プロジェクト・カタログにアクセスする：
cd transformers.js-examples/deepseek-r1-webgpu
3.依存関係のインストール
- npm installコマンドを実行する：
npm i
4.開発環境の実行
- 開発サーバーを起動します：
npm run dev - ブラウザでアクセス：
http://localhost:5173
5.プロジェクト構造の理解
- コア・ロジックは transformers.js にある。
- WebGPUアクセラレーションは、基礎となるフレームワークによって自動的に処理されます。
- モデルの重みは自動的にダウンロードされ、キャッシュされる
6.カスタム開発
- フロントエンドのインターフェイスは特定のニーズに合わせて変更可能
- 異なるスケールのDeepSeekモデルの統合を試みる可能性
- オープンソースプロジェクトのライセンス契約を遵守するよう注意すること。
このデプロイプロセスにより、開発者はローカルのAI開発環境を迅速に構築し、その後のモデルのカスタマイズやアプリケーション開発の基礎を築くことができる。
この答えは記事から得たものである。DeepSeek-R1 WebGPU: DeepSeek R1 1.5Bをブラウザでローカルに実行します！について
