Búsqueda profunda Es un framework o software avanzado basado en IA, diseñado para tareas como la detección de objetos, el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) u otras aplicaciones de aprendizaje automático. Aprovecha modelos de aprendizaje profundo para analizar e interpretar datos complejos, lo que lo convierte en una herramienta potente para diversas industrias y campos de investigación. Deepseek suele optimizarse para una mayor eficiencia, lo que le permite ejecutarse en dispositivos con recursos limitados, como Raspberry Pi.

Descripción general de los modelos de IA de Deepseek

Los modelos de IA de Deepseek son una colección de modelos de aprendizaje profundo preentrenados o personalizables Diseñados para abordar diversas tareas en diferentes dominios. Estos modelos están optimizados para eficiencia, precisión y escalabilidad , lo que los hace adecuados para su implementación tanto en sistemas de alto rendimiento como en dispositivos con recursos limitados como el Frambuesa Pi .
✔ Búsqueda profunda V3: Puede considerarse un potente y versátil procesador de lenguaje escalable. Es altamente eficiente y se caracteriza, sobre todo, por su capacidad para explicar conceptos de forma comprensible y sencilla.
✔ Búsqueda profunda R1: Es especialista en razonamiento para problemas académicos. Sus mayores fortalezas residen en su excelente capacidad para resolver problemas, su pensamiento matemático y su análisis lógico. Es especialmente apto para recursos educativos, fines de investigación y razonamiento asistido por IA.

Posibles casos de uso para ejecutar Deepseek en Raspberry Pi

• Sistemas de vigilancia:
o Monitorización y seguimiento en tiempo real de objetos o personas.
o Sistemas de detección y alerta de intrusiones.
• Robótica:
o Reconocimiento de objetos para navegación autónoma.
o Operaciones de pick-and-place en robots industriales.
• Dispositivos domésticos inteligentes:
o Reconocimiento de gestos para electrodomésticos inteligentes.
o Sistemas de monitoreo de mascotas o niños.
• Gestión de inventario y venta minorista:
o Reconocimiento y seguimiento de productos en estanterías.
o Sistemas de pago automatizados.
• Educación y Prototipado:
o Enseñanza de conceptos de IA y visión artificial.
o Construcción de proyectos de prueba de concepto.

Desafíos y limitaciones

Rendimiento de la CPU: Los modelos de Raspberry Pi, incluso los más recientes como Raspberry Pi 4 o 5, tienen una potencia computacional relativamente baja en comparación con las CPU de escritorio modernas.
Los modelos de aprendizaje profundo, especialmente los grandes, requieren una potencia de procesamiento significativa tanto para el entrenamiento como para la inferencia.

Falta de aceleración de la GPU: La mayoría de los modelos de Raspberry Pi no cuentan con una GPU dedicada, y la GPU integrada no es lo suficientemente potente como para acelerar eficazmente las tareas de aprendizaje profundo. Esto limita la capacidad de ejecutar modelos complejos de forma eficiente.

Limitaciones de RAM: Los dispositivos Raspberry Pi suelen tener una memoria RAM limitada (de 1 GB a 16 GB en los modelos más recientes). Los modelos de aprendizaje profundo, en particular aquellos con grandes conjuntos de datos o arquitecturas complejas, pueden agotar rápidamente la memoria disponible, lo que provoca cuellos de botella en el rendimiento o fallos.

Si bien es posible ejecutar tareas de aprendizaje profundo en una Raspberry Pi, Generalmente se limita a modelos ligeros y tareas de inferencia. Para aplicaciones más complejas o que consumen muchos recursos, suele ser necesario usar hardware más potente o transferir los cálculos a servidores externos o servicios en la nube. La optimización de modelos y el aprovechamiento de técnicas como la poda de modelos, la cuantificación y las prácticas de codificación eficientes pueden ayudar a mitigar algunos de estos desafíos, pero las limitaciones inherentes del hardware de Raspberry Pi siempre serán un factor.

Prerrequisitos

Requisitos de hardware

Instalación de Deepseek en Raspberry Pi 5 de 8 GB

Ejecución de un modelo de IA ligero localmente

Ollama Es un marco de código abierto que permite a los usuarios ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLM) localmente en sus propios equipos. Simplifica el proceso de descarga, ejecución e interacción con modelos de IA sin necesidad de servicios en la nube.

Ollama proporciona un tiempo de ejecución L LM eficiente, compatible modelos cuantificados para reducir el uso de memoria y mejorar el rendimiento en hardware de gama baja.

1. Instalar Ollama
Intente ejecutar el script de instalación oficial de Ollama:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

2. Una vez instalado Ollama, descargue un modelo de DeepSeek compatible:
ollama pull deepseek-r1:1.5b
Este comando obtiene la versión de 1.5 mil millones de parámetros de DeepSeek-R1, que requiere aproximadamente 1,8 GB de almacenamiento.

3. Ejecutar el modelo
Después de la descarga, puedes iniciar una sesión interactiva:

ollama ejecuta deepseek-r1:1.5b

ONNX y TensorFlow Lite: Ejecución de DeepSeek en Raspberry Pi

Dado que los modelos DeepSeek son grandes y computacionalmente costosos, marcos como ONNX Runtime y TensorFlow Lite (TFLite) ayudan a optimizar la inferencia para dispositivos de bajo consumo como Raspberry Pi.

ONNX (Intercambio de redes neuronales abiertas) Es un formato de código abierto para modelos de IA. Permite que los modelos entrenados en PyTorch, TensorFlow y otros frameworks se ejecuten eficientemente en diferentes plataformas.

ONNX es la mejor opción para ejecutar DeepSeek en Raspberry Pi debido a su ejecución liviana y soporte ARM.

TensorFlow Lite (TFLite) es una versión liviana de TensorFlow optimizada para dispositivos móviles e integrados como Raspberry Pi.
Utiliza la cuantificación para reducir el tamaño del modelo y mejora la velocidad de ejecución en hardware de bajo consumo.

TFLite es ideal para aplicaciones de IA de borde, pero requiere que los modelos se conviertan al formato TFLite antes de ejecutarse.

Ejemplo: uso de ONNX para ejecutar DeepSeek en Raspberry Pi

1. Instalar ONNX Runtime
pip install onnxruntime

2. Convertir el modelo DeepSeek a ONNX
Si tienes una Modelo DeepSeek basado en PyTorch , conviértalo a ONNX:

antorcha de importación
importar antorcha.onnx #
Cargar modelo DeepSeek
modelo = antorcha.load("deepseek_model.pth")
modelo.eval()

# Tensor de entrada ficticio (cambia la forma según el tamaño de entrada del modelo)
entrada ficticia = antorcha.randn(1, 3, 224, 224)
# Exportar el modelo a ONNX
antorcha.onnx.export(modelo, entrada_ficticia, "deepseek_modelo.onnx",
parámetros_de_exportación=Verdadero, versión_del_conjunto_de_operaciones=11, plegamiento_de_constante=Verdadero)

3. Paso 3: Ejecutar DeepSeek ONNX
Modelo en Raspberry Pi
Una vez convertido, puedes ejecutar la inferencia usando ONNX Runtime:
importar onnxruntime como ort
importar numpy como np
# Cargar modelo ONNX
sesión = ort.InferenceSession("deepseek_model.onnx")
# Preparar datos de entrada
datos_de_entrada = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
nombre_de_entrada = sesión.obtener_entradas()[0].nombre
# Ejecutar inferencia
salida = sesión.run(Ninguno, {nombre_de_entrada: datos_de_entrada})
print("Salida del modelo:", salida)

Optimización del rendimiento

Uso de versiones ligeras de los modelos de Deepseek
DeepSeek-R1 ofrece varios modelos destilados con parámetros reducidos, lo que los hace más adecuados para dispositivos con recursos limitados.
Modelos ligeros disponibles:
• DeepSeek-R1:1.5B: Aproximadamente 1.5 mil millones de parámetros.
• DeepSeek-R1:7B: Aproximadamente 7 mil millones de parámetros.
• DeepSeek-R1:8B: Aproximadamente 8 mil millones de parámetros.
Para el Raspberry Pi 5 , la 1.5 mil millones Se recomienda este modelo debido a sus menores demandas de recursos.
Optimizar el uso de la memoria (habilitar la memoria de intercambio)
Aumentar el espacio de intercambio a 2 GB. Esto evita errores de falta de memoria (OOM) al ejecutar DeepSeek.
sudo dphys-swapfile swapoff
sudo sed -i 's/CONF_SWAPSIZE=.*/CONF_SWAPSIZE=2048/' /etc/dphys-swapfile
configuración de sudo dphys-swapfile
sudo dphys-swapfile swapon

Conclusión: La mejor manera de ejecutar DeepSeek en Raspberry Pi

✔ Los modelos DeepSeek completos (V3, R1) son demasiado grandes para ejecutarse directamente.
✔ Utilice modelos cuantificados de 1.5B con ONNX o TensorFlow Lite.
✔ Utilice aceleradores de IA externos (Google Coral, Intel NCS2) para inferencia en tiempo real.
✔ Para un mejor rendimiento, utilice la API de DeepSeek en lugar de ejecutarla localmente.

Conclusión

Deepseek en Raspberry Pi abre nuevas posibilidades para implementar modelos de IA en dispositivos compactos y de bajo consumo. Si bien Raspberry Pi tiene limitaciones de hardware, optimizaciones como cuantificación, ONNX Runtime y TensorFlow Lite Permiten una inferencia eficiente. Además, los aceleradores de IA externos como Google Coral TPU e Intel NCS2 Puede mejorar aún más el rendimiento. Para quienes buscan ejecutar modelos Deepseek a gran escala, aprovechar API basadas en la nube sigue siendo una alternativa práctica. Ya sea para Robótica impulsada por IA, automatización del hogar inteligente o prototipos educativos, Deepseek en Raspberry Pi ofrece una puerta de entrada rentable al mundo de la IA de borde. 🚀