DeepSeek ローカル実行完全ガイド2026 — Ollama・LM Studio・vLLMで自分のPCに導入
Zenn / 2026/4/28
💬 オピニオンDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
要点
- 2026年版として、DeepSeek系モデルを自分のPCでローカル実行する手順を、Ollama・LM Studio・vLLMの各ルートで案内する実践ガイドです。
- ツールごとの導入・設定の違いを押さえ、環境に応じて最適な実行基盤を選べるように整理されています。
- ローカル推論に必要な運用観点（モデル実行、構成、利用開始までの流れ）を手順化しているため、環境構築のハードルを下げます。
- 生成AIを外部サービスに依存せず手元で動かす選択肢を具体化し、開発・検証の自由度とコスト/制御面でのメリットを後押しします。
DeepSeekのモデルはMITライセンスでオープンソース公開されています。自分のPCやサーバーで動かせば、APIキーなし・月額費用なし・データは自分のマシンの中だけ。
本記事では3つの方法を解説します。
どのモデルを選ぶか
モデル
パラメータ
必要VRAM（Q4量子化）
おすすめ用途
R1 Distill 7B
7B
約5GB
RTX 3060・M2 Pro以上
R1 Distill 14B
14B
約10GB
RTX 3090・M2 Max以上 ⭐
R1 Distill 32B
32B
約22GB
RTX 4090・A100以上
V3 / V4（フル）
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