Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon DeepSeek inferens på M4 MacBook Air


DeepSeek inferens på M4 MacBook Air


Å kjøre DeepSeek inferens på en M4 MacBook Air innebærer å forstå mulighetene til Apple Silicon og de spesifikke kravene til DeepSeek -modeller. Her er en oversikt over hva du trenger å vite:

Oversikt over DeepSeek -modeller

-DeepSeek-V3: Denne modellen er en stor modell for blanding av ekspert (MOE) med 671 milliarder parametere. Det har blitt kjørt på en klynge av M4 Mac Minis, og viser effektiviteten til eple -silisium for store språkmodeller [1].
- DeepSeek R1: Utgitt i januar 2025, denne modellen er åpen kildekode og rivaler GPT-modeller. Det tilbyr forskjellige kvantiserte versjoner for å redusere krav til størrelse og maskinvare, noe som gjør det mer mulig for lokal distribusjon på enheter som M4 MacBook Air [2].

Kjører DeepSeek på M4 MacBook Air

Nøkkelhensyn

1. Minne og modellstørrelse: M4 MacBook Air kommer vanligvis med mindre RAM sammenlignet med M4 Mac Mini-klyngen som brukes til DeepSeek-V3. Du må velge en mindre eller kvantisert versjon av DeepSeek -modellen for å passe inn i den tilgjengelige RAM [2].

2. Unified Memory Architecture: Apple Silicons Unified Memory Architecture er gunstig for å kjøre store modeller effektivt, spesielt når du genererer svar én om gangen [1].

3. Kvantisering og modellvalg: For å kjøre på en M4 MacBook Air, kan du vurdere kvantiserte versjoner av DeepSeek R1, for eksempel 14B -modellen, som kan kjøres med litt RAM til overs [2].

trinn for å kjøre DeepSeek lokalt

1. Installer Ollama: Bruk Ollama til å administrere lokale LLM -er på MacBook Air. Den lar deg installere og kjøre forskjellige modeller, inkludert DeepSeek [2].

2. Velg en modell: Velg en kvantisert versjon av DeepSeek R1 som passer i MacBook Air's RAM. Modeller som DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B er egnede alternativer [2].

3. Kjør modellen: Bruk kommandoer som `Exo Run DeepSeek-R1-enheter M4-Pro, M4-Max-Kvinnisering 4-biters for å kjøre modellen med kvantisering for bedre ytelse på M-Series-brikker [4].

Konklusjon

Å kjøre DeepSeek inferens på en M4 MacBook Air er mulig med riktig modellvalg og kvantisering. Den enhetlige minnearkitekturen til Apple Silicon gir en ytelsesfordel, spesielt for scenarier med én responsgenerering. Imidlertid betyr den begrensede RAM sammenlignet med serveroppsett at du må velge mindre eller kvantiserte modeller for å sikre jevn drift.

Sitasjoner:
[1] https://digialps.com/deepseek-v3-on-m4-mac-blazing-fast-inference-on-apple-silicon/
[2] https://abedt.com/blog/running-depseek-on-an-m4-pro-macbook/
[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-run-lm-locally-on-mac-cck
[5] https://www.youtube.com/watch?v=u99gc7s4lua
[6] https://www.yahoo.com/tech/beginning-end-depseek-goes-100-183100522.html
[7] https://www.youtube.com/watch?v=wbq2ydpodnw
[8] https://forums.macrumors.com/threads/m4-max-silicon-and-creunning-llms.2448348/