تشغيل DeepSeek محلياً باستخدام Ollama
يمكنك تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي على جهاز الكمبيوتر الخاص بك في غضون 10 دقائق. تجعل نماذج DeepSeek هذا الأمر سهلاً.
تشغيل النماذج محلياً يمنحك:
- خصوصية كاملة. تظل بياناتك على جهازك.
- تكلفة صفرية. لن تدفع أي رسوم لاستخدام الـ API.
- وصول بدون إنترنت. لا تحتاج إلى اتصال بالشبكة.
- بلا حدود. قم بتشغيل أي عدد تريده من الاستعلامات.
متطلبات النموذج:
• نموذج 1.5B: ذاكرة وصول عشوائي (RAM) بسعة 4 جيجابايت • نموذج 7B: ذاكرة وصول عشوائي (RAM) بسعة 8 جيجابايت، وذاكرة فيديو (GPU VRAM) بسعة 6 جيجابايت • نموذج 14B: ذاكرة وصول عشوائي (RAM) بسعة 16 جيجابايت، وذاكرة فيديو (GPU VRAM) بسعة 10 جيجابايت • نموذج 33B: ذاكرة وصول عشوائي (RAM) بسعة 32 جيجابايت، وذاكرة فيديو (GPU VRAM) بسعة 20 جيجابايت • نموذج 67B: ذاكرة وصول عشوائي (RAM) بسعة 64 جيجابايت، وذاكرة فيديو (GPU VRAM) بسعة 40 جيجابايت
تعد نماذج 7B أو 14B هي الأفضل لمعظم أجهزة الكمبيوتر المحمولة.
كيفية الإعداد:
- تثبيت Ollama.
- macOS/Linux:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh - Windows: التحميل من ollama.com
سحب النموذج (Pull). قم بتشغيل:
ollama pull deepseek-r1:7bتشغيل النموذج. قم بتشغيل:
ollama run deepseek-r1:7b
يمكنك استخدام إضافة Continue في VS Code للاتصال بنموذجك المحلي. هذا ينشئ مساعد برمجة خاصاً بك.
يوفر Ollama أيضاً واجهة برمجة تطبيقات (API) محلية. تعمل هذه الواجهة بتنسيق مشابه لتنسيق OpenAI. يمكنك توجيه أي أداة إلى جهازك المحلي بدلاً من السحابة.
أي نموذج يجب أن تختار؟
- DeepSeek R1: استخدمه للمنطق وتصحيح الأخطاء (debugging).
- DeepSeek V3: استخدمه للدردشة العامة والكتابة.
- DeepSeek Coder: استخدمه لمهام البرمجة.
نصائح لأداء أفضل:
- استخدم النماذج المكممة (quantized) مثل q4 أو q5 لتوفير الذاكرة.
- تأكد من تفعيل تسريع وحدة معالجة الرسومات (GPU acceleration).
- راقب درجة حرارة الأجهزة (hardware) عند تشغيل النماذج الكبيرة.
قائمة التحقق من الإعداد:
- تثبيت Ollama.
- سحب نموذج DeepSeek الذي اخترته.
- اختبره في الـ terminal الخاص بك.
- قم بتوصيله بـ VS Code.
أصبح الذكاء الاصطناعي المحلي متاحاً الآن لكل مطور؛ فهو يوفر الخصوصية ويوفر المال.
مجتمع تعليمي اختياري: https://t.me/GyaanSetuAi