Cara Menjalankan DeepSeek-V3-0324 Secara Lokal: Panduan Langkah demi Langkah

Cara Menjalankan DeepSeek-V3-0324 Secara Lokal: Panduan Langkah demi Langkah

Seiring dengan perkembangan teknologi AI yang cepat, model bahasa seperti DeepSeek-V3-0324 telah mencapai terobosan di berbagai bidang. Baru-baru ini, DeepSeek-V3-0324 telah menarik perhatian luas di komunitas, terutama di antara mereka yang bersemangat tentang penerapan mandiri dan eksplorasi mendalam. Namun, menjalankannya dengan sukses di lingkungan lokal memerlukan beberapa langkah dan alat tertentu.

Mengapa Menjalankan DeepSeek-V3-0324 Secara Lokal?

Menjalankan model seperti ini secara lokal menawarkan banyak manfaat, termasuk kontrol penuh atas data Anda, penggunaan tanpa batasan jaringan, dan kemampuan untuk menyesuaikan dan meningkatkan model sesuai dengan kebutuhan individu Anda.

Persyaratan Perangkat Keras

Untuk menjalankan DeepSeek-V3-0324 secara lokal dengan sukses, Anda harus memenuhi beberapa prasyarat perangkat keras dasar. Anda memerlukan setidaknya komputer yang dilengkapi dengan GPU berkinerja tinggi, dan Anda harus memastikan bahwa sistem memiliki ruang penyimpanan yang cukup (sekitar 641GB) dan sebaiknya lebih dari 4GB memori.

Alat Perangkat Lunak

Sebelum memulai, Anda perlu menyiapkan alat perangkat lunak berikut:

1. Python: Ini adalah bahasa utama yang digunakan untuk menjalankan model.
2. Git: Digunakan untuk mengkloning repositori model.
3. LLM Framework: Misalnya, alat seperti DeepSeek-Infer Demo, SGLang, LMDeploy, TensorRT-LLM, dll.
4. Cuda dan cuDNN: Jika Anda berencana menggunakan GPU NVIDIA untuk akselerasi.

Langkah Pertama: Siapkan Lingkungan

1. Instal Python: Pastikan Python terinstal di sistem Anda.
2. Instal Ketergantungan yang Diperlukan: Gunakan pip untuk menginstal paket Python yang diperlukan untuk menjalankan model.
3. Konfigurasi Lingkungan CUDA: Jika menggunakan GPU NVIDIA, pastikan versi CUDA dan cuDNN kompatibel.

Langkah Kedua: Dapatkan Model

1. Kloning Repositori Model:

   git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.git

2. Unduh Bobot Model: Unduh bobot model untuk DeepSeek-V3-0324 dari HuggingFace.

   - Kunjungi repositori model HuggingFace.
   - Unduh semua file bobot secara manual atau melalui skrip.

3. Konversi Bobot Model: Jika perlu, gunakan skrip yang disediakan untuk mengonversi bobot ke format yang sesuai untuk penerapan lokal.

Langkah Ketiga: Terapkan Model

1. Menggunakan DeepSeek-Infer Demo:

   • Instal ketergantungan yang diperlukan.
   • Jalankan model sesuai dengan contoh yang diberikan.

   torchrun --nnodes 2 --nproc-per-node 8 generate.py --node-rank $RANK --master-addr $ADDR --ckpt-path /path/to/DeepSeek-V3-Demo --config configs/config_671B.json --interactive --temperature 0.7 --max-new-tokens 200

2. Atau Menggunakan Kerangka Kerja Lain seperti SGLang:

   • Terapkan model mengikuti dokumentasi SGLang.

Tantangan dan Solusi

• Keterbatasan Perangkat Keras: Jika sumber daya GPU Anda tidak mencukupi, pertimbangkan untuk menggunakan layanan cloud untuk menyediakan daya komputasi yang diperlukan; misalnya, dapatkan sumber daya server yang diperlukan melalui LightNode.

• Masalah Kompatibilitas Perangkat Lunak: Pastikan semua ketergantungan diperbarui, dan periksa masalah kompatibilitas dengan perangkat keras atau firmware Anda.

Kesimpulan

Meskipun menjalankan DeepSeek-V3-0324 secara lokal mungkin melibatkan beberapa tantangan teknis, memilih alat dan perangkat keras yang tepat dapat membuat langkah-langkah ini dapat dicapai. Jika prosedur ini tampak terlalu kompleks, Anda mungkin mempertimbangkan untuk menggunakan Platform Online Resmi DeepSeek atau API seperti OpenRouter untuk percobaan cepat. Dalam hal apa pun, menerapkan model bahasa Anda sendiri secara lokal untuk mendapatkan kontrol penuh dan kemampuan kustomisasi adalah pengalaman yang sangat berharga.