Exécuter DeepSeek sur Mac

DeepSeek est un nouvel outil d'IA chinois qui a fait beaucoup de vagues dans le monde entier. Bien qu'il ait d'abord été mentionné comme une alternative à ChatGPT, l'entreprise a produit divers autres modèles qui peuvent être déployés et testés sur un PC personnel. 

Ils peuvent être utilisés pour le résumé de texte, la recherche, la génération de code et le débogage, la création de listes de tâches, etc. 

Il peut s'agir d'un excellent outil pour stimuler la productivité personnelle, élaborer une solution commerciale ou programmer un nouvel outil logiciel. 

Dans cet article, vous apprendrez comment exécuter DeepSeek sur un Mac, quels outils utiliser et quelles tâches effectuer. Nous vous présenterons également les performances globales de DeepSeek sur Mac M4. 

C'est parti ! 

Ce dont vous aurez besoin pour exécuter DeepSeek sur Mac

Si vous voulez tirer le meilleur parti des tâches liées à votre modèle, vous devez disposer de plusieurs éléments : 

• Un ordinateur moderne : l'idéal est d'utiliser Mac M4, mais d'autres versions conviennent également. faire de l'apprentissage automatique sur un Mac 
• 16 Go de mémoire vive : Vous pouvez également travailler avec 8 Go, mais choisissez des modèles plus légers. Plus la mémoire est grande, plus vos tâches s'exécutent rapidement.
• 50 Go d'espace libre

 

Si vous disposez de tous ces éléments, rien ne peut vous empêcher de commencer.

Comment faire fonctionner DeepSeek sur un Mac ? 

Pour utiliser DeepSeek sur Mac, vous avez besoin d'un outil permettant de travailler avec des LLM créés pour macOS. La meilleure option pour l'exécution des LLM sur un Mac est LM Studio. Pour faire votre choix, suivez les étapes suivantes :

• Télécharger LM Studio
• Procéder à la mise en place
• Choisissez le modèle dans la liste
• Déployer le modèle
• Exécuter le modèle

Nous allons maintenant passer en revue ces étapes une à une

Téléchargez et installez votre outil 

LM Studio est le meilleur outil pour exécuter DeepSeek sur Mac. Il dispose d'une interface de chat simple et vous permet d'exécuter des modèles à l'aide d'invites.

Vous pouvez télécharger LM Studio depuis le site officiel et l'installer en quelques étapes simples. 

Étape 1: Aller à la page LM Studio et téléchargez votre application :

Étape 2 : Lorsque vous ouvrez le fichier téléchargé sur votre Mac, le système vous demande de déplacer le fichier dans le dossier Applications :

Étape 3 : Trouvez LM studio dans le dossier Applications et ouvrez-le à partir de là :

Étape 4. Vous êtes accueilli par l'écran d'accueil, qui vous propose de télécharger un modèle de tutoriel de bienvenue. Vous pouvez sauter cette partie en cliquant sur Sauter l'onboarding.

Maintenant que le processus est terminé, vous pouvez continuer à faire fonctionner votre modèle. 

Choisissez un modèle dans la liste

LM Studio est intégré à HuggingFace, ce qui vous permet d'accéder à plus d'un million de modèles, dont plus de 9 000 options de DeepSeek.

N'oubliez pas que le poids, la puissance de calcul et le volume de mémoire nécessaires à leur fonctionnement varient d'un modèle à l'autre.

Plus un modèle a de paramètres, plus il est lourd. Par exemple, le modèle DeepSeek à grande échelle (le modèle concurrent de ChatGPT) utilise 671 milliards (-671B) de paramètres et peut être exécuté sur des centres de données dotés de centaines de Go de RAM.

Les poids du modèle (ou le nombre de paramètres sur lesquels il fonctionne) sont souvent indiqués dans son nom. Les noms des modèles sous l'égide de DeepSeek portent les marques -7B, -8B et -32B. 

En fonction de votre mémoire vive, vous pouvez choisir des modèles plus légers ou plus lourds. Le facteur RAM est crucial ici, car le modèle devra s'adapter complètement à la mémoire de votre GPU si vous voulez qu'il fonctionne en douceur ou au moins à des vitesses utilisables. 

Vous pouvez choisir le modèle 14B avec 16 Go de RAM, mais si vous utilisez les versions de Macs avec 8 Go de RAM, utilisez les modèles 7B et les modèles plus légers. 

Si vous vous connectez à un Mac en nuage doté de plus de mémoire, vous pouvez toujours exécuter des modèles plus lourds sur un Mac 8 Go ou un autre ordinateur.

Par exemple, à RentAMac.ioVous pouvez louer des Macs dédiés de 16 Go en temps partagé. L'installation est rapide et la vitesse est élevée, ce qui vous donne plus de liberté pour expérimenter différents poids de modèles. 

Voici donc les étapes à suivre pour sélectionner le modèle : 

Étape 1: Allez sur le bouton Recherche dans le menu de LM Studio.

Étape 2 : Allez dans la barre de recherche et tapez le nom du modèle :

Étape 3 : Sélectionnez le modèle avec les poids dont vous avez besoin et appuyez sur le bouton Télécharger :

Télécharger le modèle 

Après avoir appuyé sur le bouton Télécharger, le processus de téléchargement commence. Il peut prendre jusqu'à une minute. 

Lorsque le modèle est téléchargé, vous devez appuyer sur le bouton Charger pour continuer :

Exécuter le modèle

Après avoir appuyé sur le bouton Charger, vous êtes redirigé vers l'interface de chat, où vous pouvez donner des tâches à votre modèle et obtenir des résultats :

Vous pouvez effectuer un grand nombre de tâches avec les modèles DeepSeek exécutés sur votre Mac. 

Les modèles DeepSeek sont parfaits pour la recherche, le brainstorming, le traitement de documents, la génération de code et le débogage. 

Voici quelques exemples de la manière dont vous pouvez les utiliser dans votre travail : 

Développement de logiciels : générer, tester et déboguer le code, obtenir de l'aide pour la création d'applicationset plus encore

Écriture et sphère créative : générer des textes, lancer des idées, créer des listes de sujets de blog, etc. 

L'apprentissage : expliquer le matériel d'apprentissage à différents niveaux de complexité (par exemple, expliquer l'informatique quantique à des élèves de cinquième année)

OptimisationLes tâches de l'équipe sont multiples : création d'horaires de travail flexibles pour le personnel, planification d'activités, etc. 

Performances du Mac M4 DeepSeek

En ce qui concerne les performances de DeepSeek, la première chose à mentionner est que les petits modèles 7B ne sont pas aussi rapides et performants que les versions commerciales exploitées à partir de centres de données. Toutefois, ils peuvent effectuer les tâches susmentionnées, en particulier lorsqu'ils sont déployés sur des ordinateurs de bureau. des appareils Mac puissants. Le Mac M4 est le champion de la gamme grâce à sa puissante puce M4.  

Les performances DeepSeek du Mac M4 sont supérieures à celles des ordinateurs dotés de processeurs moins puissants, de sorte que le modèle que vous exécutez sur le M4 est moins susceptible de générer des absurdités ou d'échouer dans vos tâches. Mac M4 promet également une exécution plus rapide et des flux de travail plus fluides. 

Avantages de l'exécution locale de DeepSeek sur Mac

Puisque vous pouvez utiliser l'outil en ligne open-source DeepSeek, pourquoi utiliser des modèles locaux ? Il y a plusieurs raisons à cela : 

• Vie privéeles modèles locaux n'envoient vos données nulle part ; tout ce que vous saisissez et générez est stocké exclusivement sur votre ordinateur
• Accès hors ligne: Vous pouvez travailler dans des zones où la connectivité est mauvaise, ou pendant les vols et les voyages long-courriers.
• Pas de frais d'abonnement: vous bénéficiez de toute la confidentialité et de la flexibilité gratuite 
• Capacité: ils s'intègrent très bien dans l'éventail des tâches décrites ci-dessus

L'un des effets secondaires de la croissance Taux d'adoption du ML sera la démocratisation de l'IA, ou sa diffusion de haut en bas à partir de solutions à grande échelle comme DeepSeek ou ChatGPT vers des solutions personnalisées adaptées à l'usage personnel. L'exécution des modèles DeepSeek sur Mac est un bon exemple de cette tendance à venir et un excellent moyen de développer des compétences en ML à l'épreuve du temps. 

En résumé

Exécuter les modèles DeepSeek localement sur votre ordinateur est un excellent moyen de disposer d'un outil performant pour vous aider dans différentes tâches. Vous n'avez pas besoin de payer des frais supplémentaires ou d'avoir une connexion internet pour les utiliser. De plus, les performances de DeepSeek sur Mac M4 s'avèrent excellentes, faisant de cette série de Mac une excellente option pour démocratiser l'IA et ouvrir ses possibilités aux startuppers, aux petites équipes et aux individus souhaitant explorer les possibilités de l'IA en privé. 

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