فارسی

اجرای DeepSeek V3 روی Ollama: راهنمای اجرای هوش مصنوعی پیشرفته به صورت محلی

مقدمه

DeepSeek V3 یک پیشرفت قابل توجه در معماری مدل‌های هوش مصنوعی محسوب می‌شود که با طراحی پیشرفته Mixture-of-Experts (MoE) با مجموع ۶۷۱ میلیارد پارامتر مشخص می‌شود، که از این تعداد ۳۷ میلیارد پارامتر برای هر توکن فعال می‌شود. اکنون، به لطف Ollama، می‌توانید این مدل قدرتمند را به صورت محلی روی دستگاه خود اجرا کنید. این راهنما شما را در فرآیند راه‌اندازی و استفاده از DeepSeek V3 با Ollama همراهی می‌کند.

پیش‌نیازها

قبل از شروع، اطمینان حاصل کنید که موارد زیر را دارید:

  • سیستمی با منابع محاسباتی کافی
  • Ollama نسخه 0.5.5 یا بالاتر نصب شده باشد
  • حدود ۴۰۴ گیگابایت فضای ذخیره‌سازی برای مدل

مراحل نصب

۱. نصب Ollama

ابتدا، Ollama را از وب‌سایت رسمی دانلود و نصب کنید:

۲. دریافت DeepSeek V3

پس از نصب Ollama، مدل DeepSeek V3 را دریافت کنید:

ollama pull deepseek-v3

این کار فایل‌های مدل (حدود ۴۰۴ گیگابایت) را دانلود می‌کند. این فرآیند ممکن است بسته به سرعت اینترنت شما زمان‌بر باشد.

۳. اجرای DeepSeek V3

پس از دانلود، می‌توانید استفاده از مدل را شروع کنید:

ollama run deepseek-v3

مشخصات مدل

ویژگی‌های DeepSeek V3:

  • کل پارامترها: ۶۷۱ میلیارد
  • پارامترهای فعال برای هر توکن: ۳۷ میلیارد
  • کوانتیزاسیون: Q4_K_M
  • معماری: Mixture-of-Experts (MoE)
  • اندازه مدل: ۴۰۴ گیگابایت

استفاده پیشرفته

پارامترهای سفارشی

می‌توانید یک Modelfile سفارشی برای تنظیم رفتار مدل ایجاد کنید:

FROM deepseek-v3 PARAMETER temperature 0.7 SYSTEM """ شما DeepSeek V3 هستید، یک دستیار هوش مصنوعی قدرتمند با دانش گسترده. پاسخ‌های شما باید دقیق و از نظر فنی صحیح باشند. """

این را به عنوان Modelfile ذخیره کنید و یک مدل سفارشی ایجاد کنید:

ollama create custom-deepseek -f ./Modelfile

مثال‌های یکپارچه‌سازی

DeepSeek V3 می‌تواند با برنامه‌های مختلف یکپارچه شود:

from langchain.llms import Ollama llm = Ollama(model="deepseek-v3") response = llm.invoke("معماری MoE در DeepSeek V3 را توضیح دهید") print(response)

عملکرد و قابلیت‌ها

DeepSeek V3 در موارد زیر برتری دارد:

  • وظایف استدلال پیچیده
  • تولید و تحلیل کد
  • مستندسازی فنی
  • کمک به تحقیق
  • درک متن طولانی

معماری MoE مدل امکان هدایت پویای پرس‌وجوها به شبکه‌های متخصص را فراهم می‌کند، که منجر به پاسخ‌های دقیق‌تر و متناسب با متن می‌شود.

بهترین شیوه‌ها

  1. مدیریت منابع

    • نظارت بر منابع سیستم در حین اجرای مدل
    • استفاده از شتاب‌دهنده GPU در صورت امکان
    • بستن برنامه‌های غیرضروری هنگام اجرای مدل

  2. مهندسی پرامپت

    • مشخص و واضح بودن پرامپت‌ها
    • ارائه متن کافی برای پرس‌وجوهای پیچیده
    • استفاده از پرامپت‌های سیستم برای هدایت رفتار مدل

  3. بهینه‌سازی عملکرد

    • تنظیم اندازه دسته‌ها بر اساس قابلیت‌های سیستم
    • استفاده از تنظیمات دمای مناسب برای مورد استفاده
    • در نظر گرفتن گزینه‌های کوانتیزاسیون برای بهبود عملکرد

نتیجه‌گیری

DeepSeek V3 روی Ollama قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی را به محیط‌های محلی می‌آورد. چه توسعه‌دهنده باشید، چه محقق یا علاقه‌مند به هوش مصنوعی، این راه‌اندازی یک پلتفرم قدرتمند برای کاوش مدل‌های زبانی پیشرفته فراهم می‌کند.

برای اطلاعات بیشتر و به‌روزرسانی‌ها، به این لینک‌ها مراجعه کنید: