Deepseek Inferência no M4 MacBook Air

Visão geral dos modelos Deepseek

-Deepseek-V3: Este modelo é um grande modelo de mistura de especialistas (MOE) com 671 bilhões de parâmetros. Ele foi executado com sucesso em um cluster de M4 Mac minis, mostrando a eficiência do Apple Silicon para grandes modelos de linguagem [1].
- Deepseek R1: Lançado em janeiro de 2025, este modelo é de código aberto e rivaliza com os modelos GPT. Ele oferece várias versões quantizadas para reduzir os requisitos de tamanho e hardware, tornando -o mais viável para a implantação local em dispositivos como o M4 MacBook Air [2].

executando Deepseek no M4 MacBook Air

Considerações importantes

1. Memória e tamanho do modelo: O M4 MacBook Air normalmente vem com menos RAM em comparação com o cluster M4 Mac usado para Deepseek-V3. Você precisará selecionar uma versão menor ou quantizada do modelo Deepseek para caber na RAM disponível [2].

2. Arquitetura de memória unificada: A arquitetura de memória unificada da Apple Silicon é benéfica para executar modelos grandes com eficiência, especialmente ao gerar respostas uma de cada vez [1].

3. Quantização e seleção de modelos: para executar em um MacBook Air M4, você pode considerar versões quantizadas do DeepSeek R1, como o modelo 14B, que pode ser executado com alguma RAM de sobra [2].

Passos para correr Deepseek localmente

1. Instale o Ollama: use o Ollama para gerenciar LLMs locais no seu MacBook Air. Ele permite que você instale e execute vários modelos, incluindo Deepseek [2].

2. Escolha um modelo: selecione uma versão quantizada do Deepseek R1 que se encaixa na RAM do seu MacBook Air. Modelos como Deepseek-R1-Distill-Qwen-14b são opções adequadas [2].

3. Execute o modelo: use comandos como `exo run untseek-r1-device m4-pro, m4-max-quantização de 4 bits para executar o modelo com quantização para melhor desempenho nos chips da série M [4].

Conclusão

A inferência Deepseek em um MacBook Air é viável com a seleção e quantização de modelo corretas. A arquitetura de memória unificada do Apple Silicon fornece uma vantagem de desempenho, especialmente para cenários de geração de resposta única. No entanto, a RAM limitada em comparação com as configurações do servidor significa que você precisará optar por modelos menores ou quantizados para garantir uma operação suave.