Panduan Langkah-demi-Langkah: Menjalankan DeepCoder-14B-Preview Secara Lokal dengan Ollama

Sekitar 2 menit

Menjalankan DeepCoder-14B-Preview Secara Lokal: Panduan Langkah-demi-Langkah

Apakah Anda ingin terjun ke dunia pengkodean yang dibantu AI dengan model open-source terbaru, DeepCoder-14B-Preview? Model mengesankan ini, yang dikembangkan oleh Agentica dan Together AI, menawarkan alat yang kuat untuk tugas generasi dan penalaran kode. Dalam panduan ini, kita akan menjelajahi cara menjalankan DeepCoder-14B-Preview secara lokal, memanfaatkan kerangka kerja ringan dari Ollama.

Mengapa Memilih DeepCoder Secara Lokal?

Privasi: Jaga kode sensitif tetap aman dari server cloud dengan menjalankan model di mesin lokal Anda.
Biaya: Hindari biaya langganan dengan menghosting asisten pengkodean AI Anda secara lokal.
Kustomisasi: Sesuaikan model agar sesuai dengan kebutuhan pengembangan spesifik Anda tanpa bergantung pada layanan cloud.

Prasyarat untuk Menjalankan DeepCoder Secara Lokal

Sebelum Anda mulai, pastikan sistem Anda memenuhi persyaratan berikut:

Perangkat Keras:

RAM: Minimum 32GB untuk model yang lebih kecil; 64GB disarankan untuk model 14B.
GPU: NVIDIA RTX 3090 atau lebih baik dengan VRAM 24GB+ untuk kinerja optimal dengan model 14B. Sebagai alternatif, RTX 3060 12GB dapat digunakan dengan model yang terkuantisasi.
CPU: Untuk model yang lebih kecil (1.5B), CPU dengan inti yang cukup seperti Intel i9 atau AMD Ryzen 9 bekerja dengan baik.

Perangkat Lunak:

Sistem Operasi: Linux (Ubuntu 20.04+), macOS, atau Windows (melalui WSL2).
Git: Diperlukan untuk mengkloning repositori.
Docker: Opsional untuk penyebaran terkontainer.
Python: Versi 3.9+ diperlukan untuk scripting dan interaksi API.

Ketergantungan:

Ollama: Kerangka kerja ringan ini sangat penting untuk menjalankan DeepCoder secara lokal.
File Model DeepCoder: Dapat diunduh dari perpustakaan Ollama.

Langkah-langkah Instalasi

1. Instal Ollama

Ollama adalah tulang punggung untuk menjalankan DeepCoder secara lokal. Untuk menginstalnya:

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

# Untuk macOS menggunakan Homebrew
brew install ollama

Verifikasi Instalasi: Jalankan ollama --version untuk memeriksa versi yang terinstal.

Mulai Layanan Ollama: Luncurkan Ollama di latar belakang dengan ollama serve &. Ini akan memulai server di localhost:11434, mengekspos API untuk interaksi model.

2. Unduh Model DeepCoder

Gunakan perintah berikut untuk mengunduh model:

# Untuk versi default
ollama pull deepcoder

# Untuk versi tertentu
ollama pull deepcoder:14b-preview

Pantau kemajuan unduhan. Pastikan Anda memiliki koneksi internet yang stabil karena model 14B adalah unduhan multi-gigabyte.

Verifikasi Instalasi Model: Jalankan ollama list untuk memastikan DeepCoder tersedia di antara model yang terinstal.

Integrasi dan Penggunaan

Dengan DeepCoder dan Ollama siap, Anda dapat mengintegrasikannya dengan alat seperti VS Code untuk pengalaman pengkodean yang mulus. Misalnya, Anda dapat menggunakan ekstensi VS Code Copilot untuk mengakses kemampuan model langsung di dalam IDE Anda.

Instal ekstensi VS Code Copilot.
Atur penyedia API Ollama di pengaturan klien VS Code Anda.
Pilih DeepCoder sebagai model Anda dari opsi penyedia API.

Sekarang, Anda sudah siap untuk menjelajahi kemampuan DeepCoder!

Peningkatan Masa Depan dan Keterlibatan Komunitas

Sifat open-source dari DeepCoder mengundang keterlibatan komunitas. Pengembang dapat menyempurnakan model lebih lanjut atau memperluas kemampuannya. Penggunaan GRPO+ untuk pelatihan menunjukkan potensi area perbaikan dalam algoritma RL untuk pengembangan model yang lebih stabil dan efektif.

Kesimpulan

Menghosting DeepCoder-14B-Preview secara lokal menawarkan asisten pengkodean AI yang kuat dan dapat disesuaikan. Menggabungkan model ini dengan Ollama memberikan solusi yang hemat biaya bagi pengembang. Untuk menghosting atau memperluas kemampuan komputasi Anda, pertimbangkan untuk menjelajahi opsi server seperti yang ditawarkan oleh LightNode: kunjungi LightNode. Apakah Anda terjun ke tantangan pengkodean atau menjelajahi potensi AI, menjalankan DeepCoder secara lokal adalah langkah awal yang menjanjikan untuk mencapai tujuan pengembangan Anda.