Prowadzenie wnioskowania Deepeek na M4 MacBook Air wymaga zrozumienia możliwości krzemowego Apple i konkretnych wymagań modeli Deepseek. Oto podział tego, co musisz wiedzieć:
Przegląd modeli DeepSeek
-Deepseek-V3: Ten model jest dużym modelem mieszanki ekspertów (MOE) z 671 miliardami parametrów. Z powodzeniem uruchomiono go na klastrze M4 Mac Minis, pokazując wydajność krzemu Apple dla dużych modeli językowych [1].
- Deepseek R1: Wydany w styczniu 2025 r., Ten model jest open source i rywali GPT. Oferuje różne kwantyzowane wersje w celu zmniejszenia wymagań wielkości i sprzętu, co czyni go bardziej wykonalnym dla lokalnego wdrażania na urządzeniach takich jak M4 MacBook Air [2].
Bieganie Deepseek na M4 MacBook Air
Kluczowe rozważania
1. Rozmiar pamięci i modelu: M4 MacBook Air zazwyczaj jest wyposażony w mniej pamięci RAM w porównaniu z klastrem M4 Mac Mini używanym do DeepSeek-V3. Musisz wybrać mniejszą lub kwantyzowaną wersję modelu DeepSeek, aby zmieściła się w dostępnym pamięci RAM [2].
2
3. Kwantyzacja i wybór modelu: do uruchamiania M4 MacBook Air możesz rozważyć kwantyzowane wersje Deepseek R1, takie jak model 14B, który może działać z pewnym pamięcią pamięci RAM do oszczędzania [2].
Kroki, aby uruchomić Deepseek lokalnie
1. Zainstaluj Ollama: Użyj Ollamy, aby zarządzać lokalnymi LLM na swoim MacBook Air. Umożliwia instalację i uruchamianie różnych modeli, w tym Deepseek [2].
2. Wybierz model: Wybierz kwantyczną wersję Deepseek R1, która pasuje do pamięci RAM MacBooka Air. Modele takie jak DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14b są odpowiednimi opcjami [2].
3. Uruchom model: Użyj poleceń takich jak `EXO RUNEKSEEK-R1-Devices M4-PRO, M4-Max-Quanisation 4-Bit`, aby uruchomić model z kwantyzacją dla lepszej wydajności na układach m-serii [4].
Wniosek
Uruchamianie wnioskowania Deepeek na M4 MacBook Air jest wykonalne z odpowiednim wyborem i kwantyzacji modelu. Ujednolicona architektura pamięci Apple Silicon zapewnia przewagę wydajności, szczególnie w scenariuszach generowania pojedynczej odpowiedzi. Jednak ograniczona pamięć RAM w porównaniu z konfiguracją serwera oznacza, że musisz wybrać mniejsze lub kwantyzowane modele, aby zapewnić płynne działanie.
Cytaty:[1] https://digialps.com/deepseek-v3-on-m4-mac-blazing-fast-inference-on-apple-silicon/
[2] https://abedt.com/blog/running-deepseek-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-llm-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-running-llms.2448348/
