Per impostare LM Studio per DeepSeek, segui questi passaggi:
1. Scarica e installa LM Studio:
- Visita il sito Web LM Studio e scarica la versione appropriata per il tuo sistema operativo (Windows, MacOS o Linux). Installalo seguendo le istruzioni sullo schermo.
2. Scarica il modello DeepSeek R1:
- Apri LM Studio e vai alla scheda Discover.
- Cerca "DeepSeek R1" e seleziona la versione compatibile con il sistema. Se stai utilizzando un Mac con processori Apple, scegli l'opzione MLX; Per Windows o Linux, selezionare l'opzione GGUF.
3. Carica il modello:
- Dopo il download, vai alla sezione Modelli locali in LM Studio. Seleziona DeepSeek R1 e fai clic su Carica per preparare il modello per l'uso.
4. Avviare il server locale:
- Nella scheda Developer di LM Studio, abilita l'opzione Server Start. Ciò avvierà il server, rendendo DeepSeek accessibile su `http: // localhost: 1234`.
5. Integra con il codice Visual Studio (VSCode):
- Apri VScode e installa tutte le estensioni necessarie che consentono l'integrazione con i modelli locali.
- Accedi alle impostazioni dell'estensione e imposta il provider API su "LM Studio". Immettere `http: // localhost: 1234` come URL di base per collegare VSCode al tuo modello di pulizia DeepSeek locale.
Seguendo questi passaggi, dovresti essere in grado di impostare con successo LM Studio per DeepSeek e iniziare a utilizzarlo nei tuoi progetti.
Citazioni:[1] https://dev.to/dwtoledo/how-to-use-deepseek-r-free-free-in-visual-studio-code-with-cine-or-roo-code-3an9
[2] https://www.youtube.com/watch?v=ajzocj9yzjm
[3] https://www.youtube.com/watch?v=8ohcu2fmhdm
[4] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1i9xwbr/r_learn_how_to_run_deepseekr1_locally_a_free/
[5] https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/1i6ggyh/got_deepseek_r1_running_locally_full_setup_guide/
[6] https://news.ycombinator.com/item?id=42768072
[7] https://www.youtube.com/watch?v=51ayf_39sbu
[8] https://lmstudio.ai/blog/lmstudio-v0.3.7