Przewodnik krok po kroku: Uruchamianie DeepCoder-14B-Preview lokalnie z Ollama

Około 2 minut

Uruchamianie DeepCoder-14B-Preview lokalnie: Przewodnik krok po kroku

Czy jesteś gotowy, aby zanurzyć się w świat kodowania wspomaganego przez AI z najnowszym modelem open-source, DeepCoder-14B-Preview? Ten imponujący model, opracowany przez Agentica i Together AI, oferuje potężne narzędzie do generowania kodu i zadań związanych z rozumowaniem. W tym przewodniku omówimy, jak uruchomić DeepCoder-14B-Preview lokalnie, wykorzystując lekką strukturę Ollama.

Dlaczego warto wybrać DeepCoder lokalnie?

Prywatność: Zachowaj wrażliwy kod z dala od serwerów w chmurze, uruchamiając modele na swoim lokalnym komputerze.
Koszt: Unikaj opłat subskrypcyjnych, hostując swojego asystenta kodowania AI lokalnie.
Dostosowanie: Dostosuj model do swoich specyficznych potrzeb rozwojowych bez polegania na usługach w chmurze.

Wymagania wstępne do uruchomienia DeepCoder lokalnie

Zanim zaczniesz, upewnij się, że twój system spełnia następujące wymagania:

Sprzęt:

RAM: Minimum 32 GB dla mniejszych modeli; 64 GB zalecane dla modelu 14B.
GPU: NVIDIA RTX 3090 lub lepsza z 24 GB+ VRAM dla optymalnej wydajności z modelem 14B. Alternatywnie, można użyć 12 GB RTX 3060 z modelami skwantyzowanymi.
CPU: Dla mniejszych modeli (1.5B) dobrze sprawdzi się CPU z wystarczającą liczbą rdzeni, jak Intel i9 lub AMD Ryzen 9.

Oprogramowanie:

System operacyjny: Linux (Ubuntu 20.04+), macOS lub Windows (przez WSL2).
Git: Niezbędny do klonowania repozytoriów.
Docker: Opcjonalny do wdrożenia w kontenerach.
Python: Wersja 3.9+ wymagana do skryptów i interakcji z API.

Zależności:

Ollama: Ta lekka struktura jest niezbędna do uruchomienia DeepCoder lokalnie.
Pliki modelu DeepCoder: Do pobrania z biblioteki Ollama.

Krok po kroku instalacja

1. Zainstaluj Ollama

Ollama jest podstawą do uruchamiania DeepCoder lokalnie. Aby go zainstalować:

# Dla Linuxa
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Dla macOS przy użyciu Homebrew
brew install ollama

Zweryfikuj instalację: Uruchom ollama --version, aby sprawdzić zainstalowaną wersję.

Uruchom usługę Ollama: Uruchom Ollama w tle za pomocą ollama serve &. To uruchomi serwer na localhost:11434, udostępniając API do interakcji z modelem.

2. Pobierz model DeepCoder

Użyj następującego polecenia, aby pobrać model:

# Dla wersji domyślnej
ollama pull deepcoder

# Dla konkretnej wersji
ollama pull deepcoder:14b-preview

Monitoruj postęp pobierania. Upewnij się, że masz stabilne połączenie internetowe, ponieważ model 14B to pobranie wielogigabajtowe.

Zweryfikuj instalację modelu: Uruchom ollama list, aby potwierdzić, że DeepCoder jest dostępny wśród zainstalowanych modeli.

Integracja i użycie

Z DeepCoder i Ollama na pokładzie, możesz zintegrować je z narzędziami takimi jak VS Code, aby uzyskać płynne doświadczenie kodowania. Na przykład, możesz użyć rozszerzenia VS Code Copilot, aby uzyskać dostęp do możliwości modelu bezpośrednio w swoim IDE.

Zainstaluj rozszerzenie VS Code Copilot.
Skonfiguruj dostawcę API Ollama w ustawieniach klienta VS Code.
Wybierz DeepCoder jako swój model z opcji dostawcy API.

Teraz jesteś gotowy, aby odkrywać możliwości DeepCoder!

Przyszłe ulepszenia i zaangażowanie społeczności

Otwartoźródłowy charakter DeepCoder zaprasza do zaangażowania społeczności. Programiści mogą dalej dostosowywać model lub rozszerzać jego możliwości. Użycie GRPO+ do treningu sugeruje potencjalne obszary poprawy w algorytmach RL dla bardziej stabilnego i efektywnego rozwoju modelu.

Podsumowanie

Hostowanie DeepCoder-14B-Preview lokalnie oferuje potężnego, dostosowanego asystenta kodowania AI. Połączenie tego modelu z Ollama zapewnia opłacalne rozwiązanie dla programistów. Aby hostować lub rozszerzyć swoje możliwości obliczeniowe, rozważ zbadanie opcji serwerowych, takich jak te oferowane przez LightNode: odwiedź LightNode. Niezależnie od tego, czy stawiasz czoła wyzwaniom kodowania, czy eksplorujesz potencjał AI, uruchomienie DeepCoder lokalnie to obiecujący początek w osiąganiu twoich celów rozwojowych.