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はじめに

• DeepSeek V3は、Mixture-of-Experts (MoE) 言語モデルで、671Bの総パラメータを持ち、各トークンに対して37Bがアクティブになります。

• MacOSでDeepSeek V3をローカルで動かすためには、適切なGPUが必要です。NVIDIA製のGPUが推奨されており、特にメモリ帯域幅よりもGPU性能が重要です。

• DeepSeek V3のモデルはGitHubで公開されており、WebとAPIからも利用可能です。

• DeepSeek V3をローカルで動かすには、Ollamaを使用することが推奨されています。Ollamaをインストールし、モデルをプルして実行します。

• モデルのロードには140GB程度のメモリが必要であるため、十分なメモリを確保する必要があります。

DeepSeek V3の概要 [1]

• DeepSeek V3は、Mixture-of-Experts (MoE) 言語モデルで、671Bの総パラメータを持ちます。

• 各トークンに対して37Bのパラメータがアクティブになります。

• DeepSeek V3は、WebとAPIからも利用可能です。

• GitHubでモデルが公開されており、詳細な情報が提供されています。

• DeepSeek V3は、特に大規模なデータセットでの推論に適しています。

必要なハードウェア [2]

• DeepSeek V3をローカルで動かすには、NVIDIA製のGPUが推奨されます。

• メモリ帯域幅よりもGPU性能が重要です。

• モデルのロードには140GB程度のメモリが必要です。

• MacOSでの実行には、Mac Studioなどの高性能なハードウェアが適しています。

• GPUの選定は、推論速度に大きく影響します。

インストール手順 [3]

• Ollamaをインストールするには、Homebrewを使用します。

• コマンド: brew install --cask [Ollama](prompt://ask_markdown?question=Ollama)

• DeepSeek V3のモデルをプルするには、ollama pull deepseek-v3を実行します。

• モデルの実行には、ollama run deepseek-v3を使用します。

• インストール後、モデルの推論を開始することができます。

モデルの特徴 [3]

• DeepSeek V3は、Function Calling、FIM (Fill In the Middle)、Json Outputに対応しています。

• モデルは、文章作成能力、指示追従性、人間の好みとの整合性が向上しています。

• ほぼすべてのベンチマークで元のモデルを上回る性能を示しています。

• 商用利用が可能で、ライセンスはMITに基づいています。

• モデルの推論は、TransformersやvLLMで可能です。

使用上の注意 [3]

• モデルのロードには140GB程度のメモリが必要です。

• GPUの性能が推論速度に大きく影響します。

• 商用利用は可能ですが、ライセンスに従う必要があります。

• 推論時には、システムプロンプトと温度の調整が推奨されます。

• モデルの使用には、十分なハードウェアリソースが必要です。

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