Покрокова інструкція: Запуск DeepCoder-14B-Preview Локально з Ollama

Приблизно 2 хв

Запуск DeepCoder-14B-Preview Локально: Покрокова інструкція

Ви готові зануритися у світ кодування з підтримкою AI за допомогою останньої моделі з відкритим кодом, DeepCoder-14B-Preview? Ця вражаюча модель, розроблена Agentica та Together AI, пропонує потужний інструмент для генерації коду та завдань розуміння. У цій інструкції ми розглянемо, як запустити DeepCoder-14B-Preview локально, використовуючи легкий фреймворк Ollama.

Чому обрати DeepCoder Локально?

Конфіденційність: Зберігайте чутливий код поза хмарними серверами, запускаючи моделі на вашій локальній машині.
Вартість: Уникайте підписних зборів, розміщуючи вашого AI асистента з кодування локально.
Налаштування: Налаштуйте модель відповідно до ваших конкретних потреб у розробці без залежності від хмарних сервісів.

Попередні вимоги для запуску DeepCoder Локально

Перед початком переконайтеся, що ваша система відповідає наступним вимогам:

Апаратне забезпечення:

ОПЕРАТИВНА ПАМ'ЯТЬ: Мінімум 32 ГБ для менших моделей; 64 ГБ рекомендовано для моделі 14B.
ГРАФІЧНИЙ ПРОЦЕСОР: NVIDIA RTX 3090 або кращий з 24 ГБ+ VRAM для оптимальної продуктивності з моделлю 14B. Альтернативно, можна використовувати 12 ГБ RTX 3060 з квантизованими моделями.
ЦЕНТРАЛЬНИЙ ПРОЦЕСОР: Для менших моделей (1.5B) підходить процесор з достатньою кількістю ядер, наприклад, Intel i9 або AMD Ryzen 9.

Програмне забезпечення:

Операційна система: Linux (Ubuntu 20.04+), macOS або Windows (через WSL2).
Git: Необхідний для клонування репозиторіїв.
Docker: Додатково для контейнеризованого розгортання.
Python: Версія 3.9+ потрібна для сценаріїв та взаємодії з API.

Залежності:

Ollama: Цей легкий фреймворк є необхідним для запуску DeepCoder локально.
Файли моделі DeepCoder: Доступні для завантаження з бібліотеки Ollama.

Покрокова установка

1. Встановіть Ollama

Ollama є основою для запуску DeepCoder локально. Щоб встановити його:

# Для Linux
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Для macOS за допомогою Homebrew
brew install ollama

Перевірте установку: Виконайте ollama --version, щоб перевірити встановлену версію.

Запустіть сервіс Ollama: Запустіть Ollama у фоновому режимі за допомогою ollama serve &. Це запустить сервер на localhost:11434, відкриваючи API для взаємодії з моделлю.

2. Завантажте модель DeepCoder

Використовуйте наступну команду для завантаження моделі:

# Для версії за замовчуванням
ollama pull deepcoder

# Для конкретної версії
ollama pull deepcoder:14b-preview

Слідкуйте за прогресом завантаження. Переконайтеся, що у вас стабільне інтернет-з'єднання, оскільки модель 14B є багатогігабайтним завантаженням.

Перевірте установку моделі: Виконайте ollama list, щоб підтвердити, що DeepCoder доступний серед ваших встановлених моделей.

Інтеграція та використання

З DeepCoder та Ollama на місці, ви можете інтегрувати його з такими інструментами, як VS Code для безперебійного кодування. Наприклад, ви можете використовувати розширення VS Code Copilot, щоб отримати доступ до можливостей моделі безпосередньо у вашій IDE.

Встановіть розширення VS Code Copilot.
Налаштуйте постачальника API Ollama у налаштуваннях клієнта VS Code.
Виберіть DeepCoder як вашу модель з опцій постачальника API.

Тепер ви готові досліджувати можливості DeepCoder!

Майбутні покращення та залучення спільноти

Відкритий характер DeepCoder запрошує до участі спільноти. Розробники можуть додатково налаштувати модель або розширити її можливості. Використання GRPO+ для навчання вказує на потенційні області покращення в RL алгоритмах для більш стабільної та ефективної розробки моделі.

Висновок

Розміщення DeepCoder-14B-Preview локально пропонує потужного, налаштованого AI асистента з кодування. Поєднання цієї моделі з Ollama забезпечує економічно вигідне рішення для розробників. Для розміщення або розширення ваших обчислювальних можливостей розгляньте можливість дослідження серверних варіантів, таких як ті, що пропонуються LightNode: відвідати LightNode. Чи ви вирішуєте завдання з кодування, чи досліджуєте потенціал AI, запуск DeepCoder локально є багатообіцяючим початком для досягнення ваших цілей у розробці.