DeepSeek推断M4 MacBook Air

DeepSeek模型概述

- DeepSeek-V3：该模型是具有671亿参数的大型专家(MOE)模型。它已成功地在M4 Mac minis群中运行，展示了Apple Silicon对大语言模型的效率[1]。
- DeepSeek R1：该型号于2025年1月发布，是开源的，并且与GPT型号竞争。它提供了各种量化版本以减少尺寸和硬件要求，使其更可行，可用于M4 MacBook Air等设备上的本地部署[2]。

##在M4 MacBook Air上运行DeepSeek

###关键注意事项

1。内存和型号大小：与用于DeepSeek-V3的M4 MAC MINI群集相比，M4 MacBook Air通常具有更少的RAM。您需要选择较小或量化的DeepSeek模型以适合可用RAM [2]。

2。统一的内存体系结构：Apple Silicon的统一内存体系结构对有效运行大型模型有益，尤其是一次生成一个响应时[1]。

3。量化和模型选择：对于在M4 MacBook Air上运行，您可以考虑使用DeepSeek R1的量化版本，例如14B模型，该版本可以使用一些RAM进行运行[2]。

###在本地运行DeepSeek的步骤

1。安装Ollama：使用Ollama在MacBook Air上管理本地LLM。它允许您安装和运行各种型号，包括DeepSeek [2]。

2。选择一个模型：选择适合MacBook Air Ram中的DeepSeek R1的量化版本。诸如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14b之类的模型是合适的选项[2]。

3.运行模型：使用'exo Run DeepSeek-r1-devices M4-Pro，M4-Max-MAX-MAX-4-BIT`以量化的量化以更好地进行M系列芯片[4]。

＃＃ 结论

在M4 MacBook Air上运行DeepSeek推断是可行的，可以选择正确的模型选择和量化。 Apple Silicon的统一内存体系结构提供了性能优势，尤其是对于单反应生成方案。但是，与服务器设置相比，有限的RAM意味着您需要选择较小或量化的型号以确保运行平稳。