Deepseek V3 روی Ollama: اجرای هوش مصنوعی پیشرفته به صورت محلی

مقدمه

Deepseek V3 یک پیشرفت قابل توجه در معماری مدل‌های هوش مصنوعی محسوب می‌شود که دارای طراحی پیچیده Mixture-of-Experts) MoE) با 671B پارامتر کل است که از این تعداد، 37B پارامتر برای هر توکن فعال می‌شوند. اکنون با تشکر از Ollama، می‌توانید این مدل قدرتمند را به صورت محلی روی ماشین خود اجرا کنید. این راهنما شما را در فرآیند راه‌اندازی و استفاده از Deepseek V3 با Ollama همراهی می‌کند.

پیش‌نیازها

قبل از شروع، مطمئن شوید که:

• یک سیستم با منابع محاسباتی کافی دارید
• Ollama نسخه 0.5.5 یا بالاتر نصب شده است
• حدود 404GB فضای ذخیره‌سازی برای مدل موجود است

مراحل نصب

1. نصب Ollama

ابتدا Ollama را از وب‌سایت رسمی دانلود و نصب کنید:

# به https://ollama.com/download مراجعه کنید
# دستورالعمل‌های نصب برای سیستم عامل خود را دنبال کنید

2. دریافت Deepseek V3

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

ollama pull deepseek-v3

این دستور فایل‌های مدل (حدود 404GB) را دانلود خواهد کرد. این فرآیند بسته به سرعت اینترنت شما ممکن است زمان‌بر باشد.

3. اجرای Deepseek V3

پس از دانلود، می‌توانید از مدل استفاده کنید:

ollama run deepseek-v3

مشخصات مدل

Deepseek V3 دارای ویژگی‌های زیر است:

• پارامترهای کل: 671B
• پارامترهای فعال به ازای هر توکن: 37B
• کمّی‌سازی: Q4_K_M
• معماری: Mixture-of-Experts) MoE)
• اندازه مدل: 404GB

استفاده پیشرفته

پارامترهای سفارشی

می‌توانید یک Modelfile سفارشی برای تنظیم رفتار مدل ایجاد کنید:

FROM deepseek-v3

# تنظیم دما برای خلاقیت (0.0 - 1.0)
PARAMETER temperature 0.7

# سیستم پرامپت سفارشی
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 کرده و یک مدل سفارشی ایجاد کنید:

ollama create custom-deepseek -f ./Modelfile

مثال‌های یکپارچه‌سازی

Deepseek V3 را می‌توان با برنامه‌های مختلف یکپارچه کرد:

from langchain.llms import Ollama

# مقداردهی اولیه Deepseek V3
llm = Ollama(model="deepseek-v3")

# تولید پاسخ
response = llm.invoke("معماری MoE در Deepseek V3 را توضیح دهید")
print(response)

عملکرد و قابلیت‌ها

Deepseek V3 در موارد زیر عالی عمل می‌کند:

• وظایف استدلال پیچیده
• تولید و تحلیل کد
• مستندات فنی
• کمک به تحقیقات
• درک زمینه طولانی

معماری MoE مدل به آن اجازه می‌دهد تا پرس‌وجوها را به صورت پویا به شبکه‌های متخصص مسیریابی کند که منجر به پاسخ‌های دقیق‌تر و متناسب‌تر با زمینه می‌شود.

بهترین روش‌ها

1. مدیریت منابع

   • منابع سیستم را در حین عملیات مدل نظارت کنید
   • در صورت موجود بودن، از شتاب GPU استفاده کنید
   • برنامه‌های غیرضروری را در حین اجرای مدل ببندید

2. مهندسی پرامپت

   • در پرامپت‌های خود مشخص و واضح باشید
   • برای پرس‌وجوهای پیچیده زمینه کافی ارائه دهید
   • از سیستم پرامپت‌ها برای هدایت رفتار مدل استفاده کنید

3. بهینه‌سازی عملکرد

   • اندازه دسته‌ها را بر اساس قابلیت‌های سیستم خود تنظیم کنید
   • از تنظیمات دمای مناسب برای مورد استفاده خود استفاده کنید
   • گزینه‌های کمّی‌سازی را برای عملکرد بهتر در نظر بگیرید

نتیجه‌گیری

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

برای اطلاعات بیشتر و به‌روزرسانی‌ها، به موارد زیر مراجعه کنید:

• صفحه Deepseek V3 در Ollama
• مستندات رسمی DeepSeek
• مخزن GitHub Ollama