M4 MacBook Air의 Deepseek 추론

DeepSeek 모델의 개요

-Deepseek-v3 :이 모델은 671 억 개의 매개 변수를 가진 대규모 혼합 경험 (MOE) 모델입니다. 그것은 대형 언어 모델에 대한 Apple Silicon의 효율성을 보여주는 M4 Mac Minis 클러스터에서 성공적으로 실행되었습니다 [1].
-Deepseek R1 : 2025 년 1 월에 출시 된이 모델은 오픈 소스 및 GPT 모델입니다. 크기 및 하드웨어 요구 사항을 줄이기 위해 다양한 양자화 된 버전을 제공하여 M4 MacBook Air [2]와 같은 장치에서 로컬 배치에 더 적합합니다.

M4 MacBook Air에서 Deepseek을 실행합니다

주요 고려 사항

1. 메모리 및 모델 크기 : M4 MacBook Air는 일반적으로 DeepSeek-V3에 사용되는 M4 MAC MINI 클러스터에 비해 RAM이 적습니다. 사용 가능한 RAM 내에 적합한 Deepseek 모델의 작거나 양자화 된 버전을 선택해야합니다 [2].

2. 통합 메모리 아키텍처 : Apple Silicon의 통합 메모리 아키텍처는 특히 한 번에 하나씩 응답을 생성 할 때 대형 모델을 효율적으로 실행하는 데 유리합니다 [1].

3. 양자화 및 모델 선택 : M4 MacBook Air에서 실행하기 위해 14B 모델과 같은 Deepseek R1의 양자화 된 버전을 고려할 수 있으며, 이는 일부 RAM으로 실행될 수 있습니다 [2].

현지에서 Deepseek을 실행하는 단계

1. Ollama 설치 : Ollama를 사용하여 MacBook Air에서 로컬 LLM을 관리하십시오. DeepSeek [2]를 포함한 다양한 모델을 설치하고 실행할 수 있습니다.

2. 모델 선택 : MacBook Air의 RAM에 맞는 DeepSeek R1의 양자화 된 버전을 선택하십시오. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B와 같은 모델은 적합한 옵션입니다 [2].

3. 모델 실행 :`exo run deepseek-r1-devices m4-pro, m4-max-Quantization 4 bit`와 같은 명령을 사용하여 M- 시리즈 칩에서 더 나은 성능을 위해 양자화로 모델을 실행합니다 [4].

결론

M4 MacBook Air에서 Deepseek 추론을 실행하는 것은 올바른 모델 선택 및 양자화로 가능합니다. Apple Silicon의 통합 메모리 아키텍처는 특히 단일 응답 생성 시나리오의 성능 이점을 제공합니다. 그러나 서버 설정에 비해 제한된 RAM은 원활한 작동을 보장하기 위해 더 작은 또는 양자화 된 모델을 선택해야한다는 것을 의미합니다.