M4 MacBook Air'de Deepseek çıkarım

Deepseek modellerine genel bakış

-Deepseek-V3: Bu model, 671 milyar parametreye sahip büyük bir uzmanlar karışımı (MOE) modelidir. Büyük dil modelleri için Apple Silikon'un verimliliğini sergileyen bir M4 Mac minis kümesinde başarıyla yürütülmüştür [1].
- Deepseek R1: Ocak 2025'te piyasaya sürülen bu model açık kaynaklı ve rakip GPT modelleri. Boyut ve donanım gereksinimlerini azaltmak için çeşitli nicelenmiş sürümler sunar, bu da M4 MacBook Air gibi cihazlarda yerel dağıtım için daha uygun hale getirir [2].

M4 MacBook Air'de Deepseek'i Çalışma

Temel Hususlar

1. Bellek ve model boyutu: M4 MacBook Air, Deepseek-V3 için kullanılan M4 Mac mini kümesine kıyasla genellikle daha az RAM ile birlikte gelir. Mevcut RAM'e sığması için Deepseek modelinin daha küçük veya nicelenmiş bir versiyonunu seçmeniz gerekir [2].

2. Birleşik Bellek Mimarisi: Apple Silikon'un Birleşik Bellek Mimarisi, özellikle her seferinde bir tane yanıt üretirken büyük modelleri verimli bir şekilde çalıştırmak için faydalıdır [1].

3. Niceleme ve Model Seçimi: Bir M4 MacBook Air üzerinde çalıştırmak için, Deepseek R1'in, yedeklemek için biraz RAM ile çalışabilen 14B modeli gibi nicel sürümlerini göz önünde bulundurabilirsiniz [2].

Deepseek'i yerel olarak çalıştırmak için adımlar

1. Ollama yükleyin: MacBook Air'inizde yerel LLM'leri yönetmek için Ollama kullanın. Deepseek de dahil olmak üzere çeşitli modelleri kurmanıza ve çalıştırmanıza olanak tanır [2].

2. Bir model seçin: MacBook Air'in RAM'inize uyan Deepseek R1'in nicelenmiş bir sürümünü seçin. Deepseek-R1-Distill-Qwen-14b gibi modeller uygun seçeneklerdir [2].

3. Modeli çalıştırın: `exo gibi komutları kullanın Deepseek-R1-Devices M4-Pro, M4-MAX-Modelleştirme 4-bit 'M-Series yongalarında daha iyi performans için nicemleme ile modeli çalıştırmak için [4].

Çözüm

M4 MacBook Air'de Deepseek çıkarımını çalıştırmak doğru model seçimi ve nicemleme ile mümkündür. Apple Silikon'un birleşik bellek mimarisi, özellikle tek yanıt üretim senaryoları için bir performans avantajı sağlar. Bununla birlikte, sunucu kurulumlarına kıyasla sınırlı RAM, sorunsuz çalışmayı sağlamak için daha küçük veya nicelenmiş modelleri tercih etmeniz gerektiği anlamına gelir.