M4 MacBook AirのDeepSeek推論

deepseekモデルの概要

-DeepSeek-V3：このモデルは、6710億パラメーターを備えた大規模な混合物(MOE)モデルです。 M4 MACミニのクラスターで正常に実行され、大規模な言語モデルのAppleシリコンの効率を紹介しています[1]。
-DeepSeek R1：2025年1月にリリースされたこのモデルは、オープンソースとライバルGPTモデルです。サイズとハードウェアの要件を削減するためのさまざまな量子化バージョンを提供するため、M4 MacBook Air [2]などのデバイスでのローカル展開に適しています。

M4 MacBook AirでDeepSeekを実行しています

###重要な考慮事項

1。メモリとモデルのサイズ：M4 MacBook Airには、通常、DeepSeek-V3に使用されるM4 Mac Mini Clusterと比較してRAMが少なくなります。利用可能なRAM [2]に収まるように、DeepSeekモデルのより小さなまたは量子化されたバージョンを選択する必要があります。

2。統一されたメモリアーキテクチャ：Apple Siliconの統一メモリアーキテクチャは、特に一度に1つずつ応答を生成する場合、大規模なモデルを効率的に実行するのに有益です[1]。

3。量子化とモデルの選択：M4 MacBook Airで実行するには、14BモデルなどのDeepSeek R1の量子化バージョンを検討することができます。

deepseekをローカルに実行するための手順

1. Ollama：Ollamaを使用して、MacBook AirでローカルLLMを管理します。 DeepSeek [2]を含むさまざまなモデルをインストールして実行できます。

2。モデルを選択します。MacBookAirのRAMに収まるDeepseek R1の量子化バージョンを選択します。 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14Bのようなモデルが適切なオプションです[2]。

3.モデルの実行： `exo run deepseek-r1 - devices m4-pro、m4-max-quantization 4-bit`などのコマンドを使用して、Mシリーズチップでのパフォーマンスを向上させるための量子化でモデルを実行します[4]。

＃＃ 結論

M4 MacBook AirでDeepSeek推論を実行することは、適切なモデルの選択と量子化で実行可能です。 Apple Siliconの統一されたメモリアーキテクチャは、特に単一応答生成シナリオにパフォーマンスの利点を提供します。ただし、サーバーのセットアップと比較して限られたRAMは、スムーズな動作を確保するために、より小さなまたは量子化されたモデルを選択する必要があることを意味します。