DeepSeek вывод на M4 MacBook Air

Обзор моделей DeepSeek

-DeepSeek-V3: Эта модель представляет собой большую модель смеси экспертов (MOE) с 671 миллиардами параметров. Он успешно работал на кластере M4 Mac Minis, демонстрируя эффективность Apple Silicon для крупных языковых моделей [1].
- DeepSeek R1: выпущенная в январе 2025 года, эта модель- модели с открытым исходным кодом и конкуренты GPT. Он предлагает различные квантованные версии для уменьшения требований к размеру и оборудованию, что делает его более возможным для локального развертывания на таких устройствах, как M4 MacBook Air [2].

Запуск DeepSeek на M4 MacBook Air

Ключевые соображения

1. Размер памяти и модели: воздух M4 MacBook обычно поставляется с меньшим количеством оперативной памяти по сравнению с M4 Mac Mini Cluster, используемым для DeepSeek-V3. Вам нужно будет выбрать меньшую или квантованную версию модели DeepSeek, чтобы соответствовать доступной оперативной памяти [2].

2. Объединенная архитектура памяти: Объединенная архитектура памяти Apple Silicon полезна для эффективного запуска больших моделей, особенно при создании ответов по одному за раз [1].

3. Квантование и выбор модели: для работы на M4 MacBook Air вы можете рассмотреть квантовые версии DeepSeek R1, таких как модель 14B, которая может работать с некоторым запасным оперативным операцией [2].

Шаги, чтобы запустить DeepSeek локально

1. Установите Ollama: используйте Ollama для управления местными LLMS на вашем MacBook Air. Это позволяет устанавливать и запускать различные модели, включая DeepSeek [2].

2. Выберите модель: выберите квантованную версию DeepSeek R1, которая вписывается в оперативную память MacBook Air. Такие модели, как DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14b, являются подходящими вариантами [2].

3. Запустите модель: используйте команды, такие как `exo Run DeepSeek-R1-Devices M4-Pro, M4-Max-Quantization 4-Bit`, чтобы запустить модель с квантованием для лучшей производительности на чипах M-серии [4].

Заключение

Запуск вывода DeepSeek на M4 MacBook Air возможна с правильным выбором модели и квантованием. Объединенная архитектура памяти Apple Silicon обеспечивает преимущество в производительности, особенно для сценариев генерации одного ответа. Тем не менее, ограниченная оперативная память по сравнению с настройками сервера означает, что вам нужно будет выбрать более мелкие или квантовые модели, чтобы обеспечить плавную работу.