„Deepseek“ išvados „M4 MacBook Air“

„DeepSeeek“ modelių apžvalga

-„Deepseeek-V3“: Šis modelis yra didelis ekspertų mišinio (MOE) modelis, turintis 671 milijardą parametrų. Jis buvo sėkmingai vykdomas „M4 Mac Minis“ klasteryje, kuriame buvo parodytas „Apple Silicon“ efektyvumas didelių kalbų modeliams [1].
- „Deepseek R1“: išleistas 2025 m. Sausio mėn., Šis modelis yra atvirojo kodo ir konkurentų GPT modeliai. Jis siūlo įvairias kiekybines versijas, skirtas sumažinti dydžio ir aparatinės įrangos reikalavimus, todėl tai yra labiau įmanoma vietiniam diegimui tokiuose įrenginiuose kaip „M4 MacBook Air“ [2].

paleisti „Deepseek“ „M4 MacBook Air“

pagrindiniai aspektai

1. Atminties ir modelio dydis: „M4 MacBook Air“ paprastai būna su mažesne RAM, palyginti su „M4 Mac Mini“ klasteriu, naudojamu „Deepseeek-V3“. Turėsite pasirinkti mažesnę ar kiekybinę „Deepseek“ modelio versiją, kad tilptų į turimą RAM [2].

2. Vieninga atminties architektūra: Vieninga „Apple Silicon“ atminties architektūra yra naudinga efektyviai paleisti didelius modelius, ypač kai generuojant atsakymus po vieną [1].

3. Quantization and Model Selection: Vykdant „M4 MacBook Air“, galite apsvarstyti kiekybines „Deepseeek R1“ versijas, tokias kaip 14B modelis, kuris gali veikti su tam tikra RAM [2].

žingsniai, norint paleisti „Deepseek“ vietoje

1. Įdiekite „Ollama“: naudokite „Ollama“, kad valdytumėte vietinius LLM „MacBook Air“. Tai leidžia įdiegti ir paleisti įvairius modelius, įskaitant „Deepseek“ [2].

2. Pasirinkite modelį: Pasirinkite kiekybinę „Deepseek R1“ versiją, kuri tinka jūsų „MacBook Air“ RAM. Tokie modeliai kaip „Deepseek-R1-Distill-QWEN-14B“ yra tinkamos parinktys [2].

3. Paleiskite modelį: naudokite komandas, tokias kaip „Exo Run Deepseek-R1-Deviečiai M4-PRO, M4-MAX-4-bitų kvanalizacija, kad paleistumėte modelį su kvantizavimu, kad būtų geriau atliktas M serijos lustas [4].

Išvada

Atliekant „M4 MacBook Air“ paleidimą „Deepseeek“ yra įmanoma, naudojant tinkamą modelio pasirinkimą ir kiekybinį nustatymą. Vieninga „Apple Silicon“ atminties architektūra suteikia pranašumą našumui, ypač vieno atsako generavimo scenarijams. Tačiau ribotas RAM, palyginti su serverių sąrankomis, reiškia, kad turėsite pasirinkti mažesnius ar kiekybinius modelius, kad užtikrintumėte sklandų veikimą.