Mac'te DeepSeek'i Çalıştırma

DeepSeek, Çin'den dünya çapında büyük dalgalara neden olan yeni bir yapay zeka aracıdır. İlk olarak ChatGPT'ye bir alternatif olarak bahsedilse de, şirket kişisel bir PC'de konuşlandırılabilen ve test edilebilen çeşitli başka modeller üretti. 

Metin özetleme, araştırma, kod oluşturma ve hata ayıklama, yapılacaklar listesi oluşturma ve daha fazlası için kullanılabilirler. 

Bu, kişisel üretkenliği artırmak, bir iş çözümü oluşturmak veya yeni bir yazılım aracı programlamak için mükemmel bir araç olabilir. 

Bu makalede, DeepSeek'i Mac'te nasıl çalıştıracağınızı, hangi araçları kullanacağınızı ve hangi görevleri gerçekleştireceğinizi öğreneceksiniz. Ayrıca size genel bir Mac M4 DeepSeek performansı da sunulacaktır. 

Hadi başlayalım! 

DeepSeek'i Mac'te çalıştırmak için ihtiyacınız olanlar

Modeliniz için görevlerden en iyi şekilde yararlanmak istiyorsanız, birkaç şeye sahip olmalısınız: 

• Modern bir bilgisayar: En iyi durum Mac M4 kullanmanızdır, ancak diğer sürümler de aşağıdakiler için uygundur Mac'te makine öğrenimi yapmak 
• 16 GB RAM: Ayrıca 8 GB ile de çalışabilirsiniz, ancak daha hafif modelleri seçin. Bellek ne kadar iyi olursa, görevleriniz o kadar hızlı çalışır
• 50 GB boş alan

 

Tüm bunlara sahipseniz, hiçbir şey sizi başlamaktan alıkoyamaz.

DeepSeek Mac'te nasıl çalıştırılır? 

DeepSeek'i Mac'te çalıştırmak için macOS için oluşturulmuş LLM'lerle çalışmak üzere bir araca ihtiyacınız vardır. Bunun için en iyi seçenek Mac üzerinde LLM çalıştırmak LM Studio'dur. Bunlar arasında seçim yaparken aşağıdaki adımları izleyin:

• LM Studio'yu İndirin
• Kuruluma devam edin
• Listeden modeli seçin
• Modeli dağıtın
• Modeli çalıştırın

Şimdi bu adımları teker teker gözden geçireceğiz

Aracınızı indirin ve kurun 

LM Studio, DeepSeek'i Mac'te çalıştırmak için en iyi araçtır. Basit bir sohbet arayüzüne sahiptir ve istemleri kullanarak modelleri çalıştırmanıza olanak tanır.

LM Studio'yu resmi sitesinden indirebilir ve birkaç basit adımda kurabilirsiniz. 

Adım 1: Şu adrese gidin LM Stüdyo web sitesi ve uygulamanızı indirin:

Adım 2: İndirdiğiniz dosyayı Mac'inizde açtığınızda, sistem sizden dosyayı Uygulamalar klasörüne taşımanızı isteyecektir:

Adım 3: Uygulamalar klasöründe LM studio'yu bulun ve oradan açın:

Adım 4. Hoş Geldiniz eğitimi için bir model indirmenizin teklif edildiği ilk katılım ekranıyla karşılanırsınız. Bu kısmı aşağıdakilere tıklayarak atlayabilirsiniz İşe alıştırmayı atla.

İşlem tamamlandığına göre artık modelinizi çalıştırmaya devam edebilirsiniz. 

Listeden bir model seçin

LM Studio, HuggingFace ile entegre edilmiştir, böylece DeepSeek'ten 9 binden fazla seçenek dahil olmak üzere 1 milyondan fazla modele erişebilirsiniz.

Farklı modellerin farklı ağırlıklara veya bunları çalıştırmak için gereken bilgi işlem gücü ve bellek hacmine sahip olduğunu unutmayın.

Bir model ne kadar çok parametreye sahipse o kadar ağırdır. Örneğin, tam ölçekli DeepSeek modeli (ChatGPT ile rekabet eden) 671 milyar (-671B) parametre kullanmıştır ve yüzlerce GB RAM'e sahip veri merkezlerinde çalıştırılabilir.

Model ağırlıkları (veya üzerinde çalıştığı parametre sayısı) genellikle adında gösterilir. DeepSeek şemsiyesi altındaki model adları -7B, -8B ve -32B işaretlerine sahiptir. 

RAM'inize bağlı olarak, daha hafif veya daha ağır modelleri seçebilirsiniz. RAM faktörü burada çok önemlidir, çünkü modelin sorunsuz veya en azından kullanılabilir hızlarda çalışmasını istiyorsanız GPU belleğinize tamamen sığması gerekecektir. 

16 GB RAM'li 14B modelini seçebilirsiniz, ancak Mac'lerin 8GB RAM'li sürümlerini kullanıyorsanız, 7B modelleri ve daha hafif olanlarla çalışın. 

Daha fazla belleğe sahip bir bulut Mac'e bağlanırsanız, daha ağır modelleri 8 GB Mac'te veya başka bir bilgisayarda çalıştırabilirsiniz.

Örneğin, şu adreste RentAMac.io16GB adanmış Mac'leri zaman paylaşımı esasına göre kiralayabilirsiniz. Kurulum hızlıdır ve hız yüksektir, bu nedenle farklı model ağırlıklarını denemek için daha fazla özgürlüğe sahip olursunuz. 

İşte yapmanız gerekenler modeli seçin: 

Adım 1: LM Studio menüsündeki Ara düğmesine gidin.

Adım 2: Arama çubuğuna gidin ve model adını yazın:

Adım 3: İhtiyacınız olan ağırlıklara sahip modeli seçin ve İndir düğmesine basın:

Modeli indirin 

İndir düğmesine bastıktan sonra indirme işlemi başlar. Bir dakika kadar sürebilir. 

Model indirildiğinde, devam etmek için Yükle düğmesine basmanız gerekir:

Modeli çalıştırın

Yükle düğmesine bastıktan sonra, modelinize görevler verebileceğiniz ve sonuçlar alabileceğiniz sohbet arayüzüne yönlendirilirsiniz:

Mac'inizde çalışan DeepSeek modelleri ile çok çeşitli görevler yapabilirsiniz. 

DeepSeek modelleri araştırma, beyin fırtınası, belge işleme, kod oluşturma ve hata ayıklama için mükemmeldir. 

İşte bunları çalışmalarınızda nasıl kullanabileceğinize dair birkaç örnek: 

Yazılım geliştirme: kodu oluşturun, test edin ve hatalarını ayıklayın, aşağıdaki konularda yardım alın uygulama oluşturmave daha fazlası

Yazarlık ve yaratıcı alan: metinler oluşturmak, beyin fırtınası yapmak, blog konu listeleri oluşturmak vb. 

Öğrenmek: Öğrenme materyallerini farklı karmaşıklık düzeylerinde açıklamak (örneğin, beşinci sınıf öğrencileri için kuantum hesaplamayı açıklamak)

Optimizasyon: personel için esnek çalışma programları oluşturma, etkinlikleri planlama vb. 

Mac M4 DeepSeek Performansı

DeepSeek performansını tartışırken, ilk olarak küçük 7B modellerinin veri merkezlerinden çalıştırılan ticari versiyonlar kadar hızlı ve yetenekli olmadığından bahsetmek gerekir. Bununla birlikte, yukarıda belirtilen görevleri yerine getirebilirler, özellikle de güçlü Mac cihazları. Mac M4, güçlü M4 çipi sayesinde hat şampiyonudur.  

Mac M4 DeepSeek performansı, daha az güçlü işlemcilere sahip bilgisayarlardan daha iyidir, bu nedenle M4'te çalıştırdığınız modelin saçmalık üretme veya görevlerinizi başarısızlığa uğratma olasılığı daha düşüktür. Mac M4 ayrıca daha hızlı yürütme ve daha akıcı iş akışları vaat ediyor. 

DeepSeek'i Mac'te Yerel Olarak Çalıştırmanın Faydaları

Açık kaynaklı çevrimiçi DeepSeek aracını kullanabildiğinize göre, neden yerel modeller kullanasınız ki? Bunun birkaç nedeni var: 

• Gizlilik: yerel modeller verilerinizi hiçbir yere göndermez; yazdığınız ve ürettiğiniz her şey yalnızca bilgisayarınızda saklanır
• Çevrimdışı erişim: Bağlantının kötü olduğu bölgelerde veya uçuşlar ve uzun mesafeli yolculuklar sırasında çalışabilirsiniz
• Abonelik ücreti yok: tüm ücretsiz gizlilik ve esnekliğe sahip olursunuz 
• Yetenek: yukarıda açıklanan görevler kapsamında çok iyi çalışırlar

Büyümenin yan etkilerinden biri Makine öğrenimi benimseme oranı yapay zekanın demokratikleşmesi ya da DeepSeek veya ChatGPT gibi büyük ölçekli çözümlerden kişisel kullanım için ayarlanmış özel çözümlere kadar yukarıdan aşağıya yayılması olacaktır. DeepSeek modellerini Mac'te çalıştırmak bu eğilimin bir örneği ve geleceğe dönük makine öğrenimi becerileri geliştirmek için harika bir yol. 

Özetlemek gerekirse

DeepSeek modellerini bilgisayarınızda yerel olarak çalıştırmak, farklı görevlerde size yardımcı olacak iyi performans gösteren bir aracın her zaman elinizin altında olması için harika bir yoldur. Bunları kullanmak için ek ücret ödemenize veya internet bağlantısına sahip olmanıza gerek yoktur. Ayrıca, DeepSeek'in Mac M4'teki performansının mükemmel olması, bu Mac serisini yapay zekayı demokratikleştirmek ve olanaklarını yeni başlayanlara, küçük ekiplere ve yapay zeka olanaklarını özel olarak keşfetmek isteyen bireylere açmak için harika bir seçenek haline getiriyor. 

DeepSeek modelleri ile çalışmaya, öğrenmeye ve denemeler yapmaya hemen başlamak ister misiniz?

Mac Kiralama DeepSeek performansını en üst düzeye çıkarmak ve güçlü M4 Mac mini'lerimizle mümkün olan en iyi sonuçları almak için.