Deepseek -inferentie op M4 MacBook Air

Overzicht van Deepseek -modellen

-Deepseek-V3: Dit model is een groot mengsel-van-experts (MOE) -model met 671 miljard parameters. Het is met succes uitgevoerd op een cluster van M4 Mac Minis, met de efficiëntie van Apple Silicon voor grote taalmodellen [1].
- Deepseek R1: uitgebracht in januari 2025, dit model is open-source en rivalen GPT-modellen. Het biedt verschillende gekwantiseerde versies om de grootte en hardwarevereisten te verminderen, waardoor het haalbaarder is voor lokale implementatie op apparaten zoals de M4 MacBook Air [2].

Running Deepseek op M4 MacBook Air

Belangrijkste overwegingen

1. Geheugen- en modelgrootte: de M4 MacBook Air wordt meestal geleverd met minder RAM in vergelijking met het M4 MAC Mini-cluster dat wordt gebruikt voor Deepseek-V3. U moet een kleinere of gekwantiseerde versie van het DeepSeek -model selecteren om binnen de beschikbare RAM te passen [2].

2. Unified Memory Architecture: De uniforme geheugenarchitectuur van Apple Silicon is gunstig voor het efficiënt uitvoeren van grote modellen, vooral bij het genereren van reacties één voor één [1].

3. Kwantisatie- en modelselectie: voor het uitvoeren op een M4 MacBook Air, kunt u gekwantiseerde versies van Deepseek R1 overwegen, zoals het 14B -model, dat met wat RAM kan lopen [2].

stappen om lokaal Deepseek te laten lopen

1. Installeer Ollama: gebruik Ollama om lokale LLM's op uw MacBook Air te beheren. Hiermee kunt u verschillende modellen installeren en uitvoeren, waaronder Deepseek [2].

2. Kies een model: selecteer een gekwantiseerde versie van Deepseek R1 die in het RAM van uw MacBook Air past. Modellen zoals Deepseek-R1-Distill-Qwen-14b zijn geschikte opties [2].

3. Voer het model uit: gebruik commando's zoals `exo run Deepseek-R1-Devices M4-Pro, M4-Max-Quantization 4-Bit` om het model te uitvoeren met kwantisatie voor betere prestaties op M-serie-chips [4].

Conclusie

Het uitvoeren van Deepseek -gevolgtrekking op een M4 MacBook Air is mogelijk met de juiste modelselectie en kwantisatie. De uniforme geheugenarchitectuur van Apple Silicon biedt een prestatievoordeel, vooral voor scenario's voor het genereren van één respons. Het beperkte RAM in vergelijking met serverinstellingen betekent echter dat u moet kiezen voor kleinere of gekwantiseerde modellen om een ​​soepele werking te garanderen.