Deepseek -slutsatsen på M4 MacBook Air

Översikt över Deepseek -modellerna

-Deepseek-V3: Denna modell är en stor blandning av experter (MOE) med 671 miljarder parametrar. Det har framgångsrikt körts på ett kluster av M4 MAC -minis, som visar effektiviteten hos äppelkisel för stora språkmodeller [1].
- Deepseek R1: Släppt i januari 2025, är denna modell öppen källkod och rivaler GPT-modeller. Det erbjuder olika kvantiserade versioner för att minska storleken och hårdvarukraven, vilket gör det mer genomförbart för lokal distribution på enheter som M4 MacBook Air [2].

Kör Deepseek på M4 MacBook Air

Nyckelöverväganden

1. Minne och modellstorlek: M4 MacBook Air kommer vanligtvis med mindre RAM jämfört med M4 MAC-minikluster som används för Deepseek-V3. Du måste välja en mindre eller kvantiserad version av Deepseek -modellen för att passa in i den tillgängliga RAM [2].

2. Unified Memory Architecture: Apple Silicons Unified Memory Architecture är fördelaktigt för att köra stora modeller effektivt, särskilt när man genererar svar en åt gången [1].

3. Kvantisering och modellval: För att köra på en M4 MacBook Air kan du överväga kvantiserade versioner av Deepseek R1, till exempel 14B -modellen, som kan köra med lite RAM för att spara [2].

Steg för att köra Deepseek lokalt

1. Installera Ollama: Använd Ollama för att hantera lokala LLM på din MacBook Air. Det låter dig installera och köra olika modeller, inklusive Deepseek [2].

2. Välj en modell: Välj en kvantiserad version av Deepseek R1 som passar in i din MacBook Airs RAM. Modeller som Deepseek-R1-Distill-Qwen-14B är lämpliga alternativ [2].

3. Kör modellen: Använd kommandon som `EXO Run Deepseek-R1-Devices M4-Pro, M4-MAX-Kvantisering 4-Bit` för att köra modellen med kvantisering för bättre prestanda på M-serien Chips [4].

Slutsats

Att köra Deepseek -slutsatsen på en M4 MacBook Air är genomförbar med rätt modellval och kvantisering. Den enhetliga minnesarkitekturen för Apple Silicon ger en prestationsfördel, särskilt för scenarier med en enda svar. Det begränsade RAM jämfört med serverinställningar innebär dock att du måste välja mindre eller kvantiserade modeller för att säkerställa smidig drift.