Запуск DeepSeek на виходи M4 MacBook Air передбачає розуміння можливостей Apple Silicon та конкретних вимог моделей DeepSeek. Ось розбиття того, що вам потрібно знати:
Огляд моделей DeepSeek
-DeepSeek-V3: Ця модель є великою моделлю суміші-експертів (МОЕ) з 671 мільярди параметрів. Він успішно працював на кластері M4 Mac Minis, демонструючи ефективність Apple Silicon для великих мовних моделей [1].
- DeepSeek R1: Випущена в січні 2025 року, ця модель є моделями GPT з відкритим кодом та суперниками. Він пропонує різні квантовані версії для зменшення розміру та апаратних вимог, що робить його більш можливим для локального розгортання на таких пристроях, як M4 MacBook Air [2].
Запуск DeepSeek на M4 MacBook Air
Ключові міркування
1. Розмір пам'яті та моделі: Air M4 MacBook зазвичай постачається з меншою оперативною пам’яттю порівняно з міні-кластером M4 Mac, який використовується для DeepSeek-V3. Вам потрібно буде вибрати меншу або квантовану версію моделі DeepSeek, яка вписується в наявну оперативну пам’ять [2].
2. Уніфікована архітектура пам'яті: Уніфікована архітектура пам'яті Apple Silicon корисна для ефективного запуску великих моделей, особливо при створенні відповідей по черзі [1].
3. Квантування та вибір моделі: Для роботи на M4 MacBook Air ви можете розглянути квантовані версії DeepSeek R1, такі як модель 14B, яка може працювати з деякою оперативною пам’яттю [2].
кроки для запуску DeepSeek локально
1. Встановіть Ollama: Використовуйте Ollama, щоб керувати місцевими LLMS на своєму MacBook Air. Це дозволяє встановлювати та запускати різні моделі, включаючи DeepSeek [2].
2. Виберіть модель: Виберіть квантовану версію DeepSeek R1, яка вписується в оперативну пам’ять вашого MacBook Air. Такі моделі, як DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B, є підходящими варіантами [2].
3. Запустіть модель: Використовуйте такі команди, як `exo запустити DeepSeek-R1-Devices M4-PRO, M4-MAX-Квантізацію 4-бітні для запуску моделі з квантуванням для кращої продуктивності на мікросхемах M-Sys [4].
Висновок
Запуск DeepSeek висновок на Air M4 MacBook здійснено з правильним вибором та квантуванням моделі. Уніфікована архітектура пам'яті Apple Silicon забезпечує перевагу продуктивності, особливо для сценаріїв генерації одноразової відповіді. Однак обмежена оперативна пам’ять порівняно з налаштуваннями сервера означає, що вам потрібно буде вибрати менші або квантовані моделі для забезпечення плавної роботи.
Цитати:[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/