Adım Adım Kılavuz: DeepCoder-14B-Preview'i Ollama ile Yerel Olarak Çalıştırma

Yaklaşık 2 dakika

DeepCoder-14B-Preview'i Yerel Olarak Çalıştırma: Adım Adım Kılavuz

En son açık kaynak model olan DeepCoder-14B-Preview ile AI destekli kodlama dünyasına dalmaya hazır mısınız? Agentica ve Together AI tarafından geliştirilen bu etkileyici model, kod üretimi ve akıl yürütme görevleri için güçlü bir araç sunuyor. Bu kılavuzda, DeepCoder-14B-Preview'i yerel olarak nasıl çalıştıracağınızı, Ollama'nın hafif çerçevesinden yararlanarak keşfedeceğiz.

Neden DeepCoder'ı Yerel Olarak Seçmelisiniz?

Gizlilik: Hassas kodları bulut sunucularından uzak tutarak modelleri yerel makinenizde çalıştırın.
Maliyet: AI kodlama asistanınızı yerel olarak barındırarak abonelik ücretlerinden kaçının.
Özelleştirme: Bulut hizmetlerine bağımlı olmadan modelinizi belirli geliştirme ihtiyaçlarınıza göre uyarlayın.

DeepCoder'ı Yerel Olarak Çalıştırmak için Gereksinimler

Başlamadan önce, sisteminizin aşağıdaki gereksinimleri karşıladığından emin olun:

Donanım:

RAM: Küçük modeller için minimum 32GB; 14B modeli için 64GB önerilir.
GPU: 14B modeli için optimal performans sağlamak üzere 24GB+ VRAM'e sahip bir NVIDIA RTX 3090 veya daha iyisi. Alternatif olarak, kuantize edilmiş modellerle kullanılmak üzere 12GB RTX 3060 kullanılabilir.
CPU: Küçük modeller (1.5B) için, yeterli çekirdek sayısına sahip bir CPU, örneğin Intel i9 veya AMD Ryzen 9 iyi çalışır.

Yazılım:

İşletim Sistemi: Linux (Ubuntu 20.04+), macOS veya Windows (WSL2 aracılığıyla).
Git: Depoları klonlamak için gereklidir.
Docker: Konteynerleştirilmiş dağıtım için isteğe bağlı.
Python: Betik yazımı ve API etkileşimleri için 3.9+ sürümü gereklidir.

Bağımlılıklar:

Ollama: DeepCoder'ı yerel olarak çalıştırmak için bu hafif çerçeve gereklidir.
DeepCoder Model Dosyaları: Ollama kütüphanesinden indirilebilir.

Adım Adım Kurulum

1. Ollama'yı Kurun

Ollama, DeepCoder'ı yerel olarak çalıştırmanın temelidir. Kurmak için:

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

# Homebrew kullanarak macOS için
brew install ollama

Kurulumu Doğrulayın: Yüklenen sürümü kontrol etmek için ollama --version komutunu çalıştırın.

Ollama Servisini Başlatın: ollama serve & komutuyla Ollama'yı arka planda başlatın. Bu, localhost:11434 üzerinde bir sunucu başlatacak ve model etkileşimleri için bir API sunacaktır.

2. DeepCoder Modelini İndirin

Modeli indirmek için aşağıdaki komutu kullanın:

# Varsayılan sürüm için
ollama pull deepcoder

# Belirli bir sürüm için
ollama pull deepcoder:14b-preview

İndirme ilerlemesini izleyin. 14B modelinin çok gigabaytlık bir indirme olduğunu göz önünde bulundurarak, stabil bir internet bağlantınızın olduğundan emin olun.

Model Kurulumunu Doğrulayın: ollama list komutunu çalıştırarak DeepCoder'ın yüklü modelleriniz arasında mevcut olduğunu onaylayın.

Entegrasyon ve Kullanım

DeepCoder ve Ollama kurulduktan sonra, VS Code gibi araçlarla entegre edebilir ve kesintisiz bir kodlama deneyimi yaşayabilirsiniz. Örneğin, modelin yeteneklerine doğrudan IDE'niz içinde erişmek için VS Code Copilot eklentisini kullanabilirsiniz.

VS Code Copilot eklentisini kurun.
VS Code istemci ayarlarınızda Ollama API sağlayıcısını ayarlayın.
API sağlayıcısının seçeneklerinden model olarak DeepCoder'ı seçin.

Artık DeepCoder'ın yeteneklerini keşfetmeye hazırsınız!

Gelecek Geliştirmeler ve Topluluk Katılımı

DeepCoder'ın açık kaynak doğası, topluluk katılımını teşvik ediyor. Geliştiriciler, modeli daha da ince ayar yapabilir veya yeteneklerini genişletebilir. Eğitim için GRPO+ kullanımı, daha kararlı ve etkili model geliştirme için RL algoritmalarında potansiyel iyileştirme alanlarını önermektedir.

Sonuç

DeepCoder-14B-Preview'i yerel olarak barındırmak, güçlü ve özelleştirilebilir bir AI kodlama asistanı sunar. Bu modeli Ollama ile birleştirmek, geliştiriciler için maliyet etkin bir çözüm sağlar. Hesaplama yeteneklerinizi barındırmak veya genişletmek için LightNode gibi sunucu seçeneklerini keşfetmeyi düşünün: LightNode'u ziyaret edin. İster kodlama zorluklarına dalın, ister AI'nın potansiyelini keşfedin, DeepCoder'ı yerel olarak çalıştırmak, geliştirme hedeflerinize ulaşmak için umut verici bir başlangıçtır.