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概要

DeepSeekは、革新的なオープンソースの大規模言語モデル（LLM）であり、高度なアルゴリズムアーキテクチャと内省的な推論能力によって、AIを活用した会話に新たな体験をもたらします。プライベート環境にデプロイすることで、データセキュリティとシステム構成を完全に制御しながら、デプロイ戦略の柔軟性を維持できます。 Difyは、オープンソースのAIアプリケーション開発プラットフォームであり、完全なプライベートデプロイメントソリューションを提供します。ローカルにデプロイしたDeepSeekモデルをDifyプラットフォームにシームレスに統合することで、企業はデータプライバシーを確保しつつ、独自のインフラストラクチャ内で強力なAIアプリケーションを構築できます。

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プライベートデプロイメントの利点：

  • 優れたパフォーマンス: 商用モデルに匹敵する会話体験を提供します。
  • 隔離された環境: 完全にオフラインで動作し、データ漏洩のリスクを排除します。
  • 完全なデータ制御: データ資産の完全な所有権を保持し、コンプライアンスを確保できます。

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前提条件

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ハードウェア要件：

  • CPU: 2コア以上
  • RAM/GPUメモリ: 16GiB以上（推奨）

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ソフトウェア要件：

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デプロイ手順

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1. Ollama のインストール

Ollamaは、DeepSeek、Llama、Mistralなどの大規模言語モデルをシームレスにデプロイできるクロスプラットフォームのLLM管理クライアント（MacOS、Windows、Linux）です。Ollamaは、ワンクリックでモデルをデプロイできるソリューションを提供し、すべてのデータがローカルに保存されるため、セキュリティとプライバシーが完全に保護されます。 Ollamaの公式サイトにアクセスし、お使いのプラットフォームのインストール手順に従ってください。インストール後、次のコマンドを実行して検証します。 
➜  ~ ollama -v
ollama version is 0.5.5
利用可能なハードウェアに基づいて、適切なDeepSeekモデルサイズを選択してください。最初のインストールには7Bモデルを推奨します。 次のコマンドを実行して、DeepSeek R1モデルをインストールします。 
ollama run deepseek-r1:7b

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2. Dify Community Edition のインストール

Dify GitHubリポジトリをクローンし、インストール手順に従います。 
git clone https://github.com/langgenius/dify.git
cd dify/docker
cp .env.example .env
docker compose up -d  # Docker Compose V1 を使用している場合は、`docker-compose up -d` を使用してください
コマンドを実行すると、すべてのコンテナが適切なポートマッピングで実行されていることを確認できるはずです。詳細な手順については、Docker Composeでのデプロイを参照してください。 Dify Community Editionは、デフォルトでポート80で実行されます。プライベートなDifyプラットフォームには、http://your_server_ip でアクセスできます。

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3. DeepSeek と Dify の統合

Difyプラットフォームの Profile → Settings → Model Providers に移動します。Ollama を選択し、Add Model をクリックします。
注：Model Providers の「DeepSeek」オプションはオンラインAPIサービスを指しますが、OllamaオプションはローカルにデプロイされたDeepSeekモデルに使用します。
モデルを構成します。 • モデル名：デプロイしたモデル名（例：deepseek-r1:7b）を入力します。 • ベースURL：OllamaクライアントのローカルサービスURL（通常は http://your_server_ip:11434）を設定します。 接続問題が発生した場合は、よくある質問をご参照ください。 • その他の設定：デフォルト値を保持します。DeepSeekモデルの仕様によると、最大トークン長は32,768です。

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AI アプリケーションの構築

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DeepSeek AI チャットボット（シンプルなアプリケーション）

  1. Difyホームページで、Create Blank App をクリックし、Chatbot を選択して名前を付けます。
  1. Model Provider セクションで、Ollama の下にある deepseek-r1:7b モデルを選択します。
  1. チャットプレビューにメッセージを入力して、モデルの応答を確認します。正しく応答すれば、チャットボットはオンラインになります。
  1. Publish ボタンをクリックして、共有可能なリンクを取得するか、チャットボットを他のWebサイトに埋め込みます。

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DeepSeek AI チャットフロー/ワークフロー（高度なアプリケーション）

チャットフロー/ワークフローアプリケーションを使用すると、ドキュメント認識、画像処理、音声認識などのより複雑なAIソリューションを作成できます。詳細については、ワークフローのドキュメントをご覧ください。
  1. Create Blank App をクリックし、Chatflow または Workflow を選択して、アプリケーションに名前を付けます。
  1. LLMノードを追加し、Ollama の下にある deepseek-r1:7b モデルを選択し、{{#sys.query#}} 変数をシステムプロンプトに使用して、最初のノードに接続します。APIの問題が発生した場合は、ロードバランシングまたはエラー処理ノードを使用して処理できます。
  2. LLMノードを追加し、Ollamaフレームワークの下にあるdeepseek-r1:7bモデルを選択し、{{#sys.query#}} 変数をシステムプロンプトに挿入して、最初のノードに接続します。APIの問題が発生した場合は、ロードバランシングまたはエラー処理ノードを使用して処理できます。
  1. Endノードを追加して構成を完了します。クエリを入力してワークフローをテストします。応答が正しければ、セットアップは完了です。

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FAQ

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1. Docker 使用時の接続エラー

Docker内でDifyとOllamaを実行すると、次のエラーが発生する場合があります。 
httpconnectionpool(host=127.0.0.1, port=11434): max retries exceeded with url:/cpi/chat
(Caused by NewConnectionError('<urllib3.connection.HTTPConnection object at 0x7f8562812c20>:
fail to establish a new connection:[Errno 111] Connection refused'))
原因: localhost はコンテナ自体を指すため、Ollama は Docker コンテナ内からアクセスできません。 解決策: Mac での環境変数の設定: Ollama が macOS アプリケーションとして実行されている場合、環境変数は launchctl を使用して設定する必要があります。
  1. 各環境変数に対して、launchctl setenv を呼び出します。
launchctl setenv OLLAMA_HOST "0.0.0.0"
  1. Ollama アプリケーションを再起動します。
  2. 上記の手順が効果がない場合は、次の方法を試してください。
問題は Docker 自体にあり、Docker ホストにアクセスする必要があります。host.docker.internal に接続する必要があります。したがって、サービス内で localhost を host.docker.internal に置き換えると、正常に動作します。 
http://host.docker.internal:11434
Linuxでの環境変数の設定: Ollama が systemd サービスとして実行されている場合、環境変数は systemctl を使用して設定する必要があります。
  1. systemctl edit ollama.service を呼び出して、systemd サービスを編集します。これにより、エディターが開きます。
  2. 各環境変数に対して、[Service] セクションの下に Environment 行を追加します。
[Service]
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"
  1. 保存して終了します。
  2. systemd をリロードし、Ollama を再起動します。
systemctl daemon-reload
systemctl restart ollama
Windows での環境変数の設定: Windows では、Ollama はユーザーとシステムの環境変数を継承します。
  1. まず、タスクバーで Ollama をクリックして終了します。
  2. コントロールパネルからシステムの環境変数を編集します。
  3. OLLAMA_HOST、OLLAMA_MODELS などのユーザーアカウントの新しい変数を作成または編集します。
  4. [OK]/[適用] をクリックして保存します。
  5. 新しいターミナルウィンドウから ollama を実行します。

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2. Ollama サービスのポートとアドレスを変更する方法

Ollama はデフォルトで 127.0.0.1 のポート 11434 にバインドされています。OLLAMA_HOST 環境変数を使用して、バインドアドレスを変更します。
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