Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Deepseek inference na M4 MacBook Air


Deepseek inference na M4 MacBook Air


Probíhá inference DeepSeek na vzduchu M4 MacBook zahrnuje pochopení schopností křemíku Apple a specifické požadavky modelů Deepseek. Zde je rozpis toho, co potřebujete vědět:

Přehled modelů DeepSeek

-DeepSeek-V3: Tento model je velký model směsi expertů (MOE) s 671 miliardami parametrů. Úspěšně probíhal na shluku M4 MAC minis, což představuje účinnost křemíku Apple pro velké jazykové modely [1].
- Deepseek R1: Tento model, který byl vydán v lednu 2025, je open-source a soupeři GPT modely. Nabízí různé kvantizované verze, které snižují požadavky na velikost a hardware, což je proveditelnější pro místní nasazení na zařízeních, jako je M4 MacBook Air [2].

Běh DeepSeek na M4 MacBook Air

Klíčové úvahy

1. paměť a velikost modelu: M4 MacBook Air obvykle přichází s méně RAM ve srovnání s klastrem M4 Mac Mini používaným pro DeepSeek-V3. Budete muset vybrat menší nebo kvantizovanou verzi modelu DeepSeek, aby se vešly do dostupné RAM [2].

2. Sjednocená architektura paměti: Unified Memory Architecture Apple Silicon je prospěšná pro efektivní provoz velkých modelů, zejména při generování odpovědí jeden po druhém [1].

3. kvantizace a výběr modelu: Pro spuštění na M4 MacBook Air můžete zvážit kvantizované verze DeepSeek R1, jako je model 14B, který může běžet s nějakou RAM, který má ušetřit [2].

Kroky pro běh deepseek lokálně

1. Nainstalujte Ollama: Pomocí Ollama spravujte místní LLMS na vašem MacBook Air. Umožňuje instalovat a spustit různé modely, včetně Deepseek [2].

2. Vyberte model: Vyberte kvantizovanou verzi DeepSeek R1, která se hodí do RAM MacBook Air. Vhodné možnosti jsou modely jako DeepSeek-R1-Distill-QWEN-14B [2].

3. spusťte model: Použijte příkazy jako `EXO Run DeepSeek-R1-Zasážení M4-Pro, M4-MAX-Quvantizace 4-bit` pro spuštění modelu s kvantizací pro lepší výkon na čipy řady M [4].

Závěr

Spuštění DeepSeek Inference na vzduchu M4 MacBook je proveditelné se správným výběrem a kvantizací modelu. Sjednocená paměťová architektura Apple Silicon poskytuje výhodu výkonu, zejména pro scénáře generování jedné odpovědi. Omezený RAM ve srovnání s nastavením serveru však znamená, že se musíte rozhodnout pro menší nebo kvantizované modely, abyste zajistili hladký provoz.

Citace:
[1] https://digialps.com/deepseek-v3-on-m4-mac-lazing-fast-on-apple-silicon/
[2] https://abedt.com/blog/running-reepseek-on-an-m4-promacbook/
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hne97k/running_deepseekv3_on_m4_mac_mini_ai_cluster_671b/
[4] https://dev.to/mehmetakar/5-ways-to-tun-locally-on-mac-cck
[5] https://www.youtube.com/watch?v=u99gc7s4lua
[6] https://www.yahoo.com/tech/beginning-end-deepseek-goes-100-183100522.html
[7] https://www.youtube.com/watch?v=wbq2ydpodnw
[8] https://forums.macrumors.com/threads/m4-max-silicon-and-grunning-llms.2448348/