Hướng Dẫn Từng Bước: Chạy DeepCoder-14B-Preview Tại Chỗ Với Ollama

Khoảng 4 phút

Chạy DeepCoder-14B-Preview Tại Chỗ: Hướng Dẫn Từng Bước

Bạn có háo hức muốn khám phá thế giới lập trình hỗ trợ AI với mô hình mã nguồn mở mới nhất, DeepCoder-14B-Preview? Mô hình ấn tượng này, được phát triển bởi Agentica và Together AI, cung cấp một công cụ mạnh mẽ cho việc tạo mã và các tác vụ suy luận. Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ khám phá cách chạy DeepCoder-14B-Preview tại chỗ, tận dụng khung nhẹ của Ollama.

Tại Sao Nên Chọn DeepCoder Tại Chỗ?

Tính Riêng Tư: Giữ mã nhạy cảm tránh xa các máy chủ đám mây bằng cách chạy mô hình trên máy tính cá nhân của bạn.
Chi Phí: Tránh phí đăng ký bằng cách lưu trữ trợ lý lập trình AI của bạn tại chỗ.
Tùy Chỉnh: Tùy chỉnh mô hình để phù hợp với nhu cầu phát triển cụ thể của bạn mà không cần dựa vào dịch vụ đám mây.

Các Yêu Cầu Trước Khi Chạy DeepCoder Tại Chỗ

Trước khi bắt đầu, hãy đảm bảo hệ thống của bạn đáp ứng các yêu cầu sau:

Phần Cứng:

RAM: Tối thiểu 32GB cho các mô hình nhỏ hơn; 64GB được khuyến nghị cho mô hình 14B.
GPU: Một NVIDIA RTX 3090 hoặc tốt hơn với 24GB+ VRAM để có hiệu suất tối ưu với mô hình 14B. Ngoài ra, một RTX 3060 12GB có thể được sử dụng với các mô hình đã định lượng.
CPU: Đối với các mô hình nhỏ hơn (1.5B), một CPU với đủ lõi như Intel i9 hoặc AMD Ryzen 9 hoạt động tốt.

Phần Mềm:

Hệ Điều Hành: Linux (Ubuntu 20.04+), macOS, hoặc Windows (qua WSL2).
Git: Cần thiết để sao chép các kho lưu trữ.
Docker: Tùy chọn cho triển khai trong container.
Python: Phiên bản 3.9+ cần thiết cho scripting và tương tác API.

Các Phụ Thuộc:

Ollama: Khung nhẹ này là cần thiết để chạy DeepCoder tại chỗ.
Tệp Mô Hình DeepCoder: Có thể tải xuống từ thư viện Ollama.

Cài Đặt Từng Bước

1. Cài Đặt Ollama

Ollama là nền tảng để chạy DeepCoder tại chỗ. Để cài đặt:

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

# Đối với macOS sử dụng Homebrew
brew install ollama

Xác Minh Cài Đặt: Chạy ollama --version để kiểm tra phiên bản đã cài đặt.

Khởi Động Dịch Vụ Ollama: Khởi động Ollama ở chế độ nền với ollama serve &. Điều này sẽ khởi động máy chủ trên localhost:11434, mở ra một API cho các tương tác với mô hình.

2. Tải Xuống Mô Hình DeepCoder

Sử dụng lệnh sau để tải xuống mô hình:

# Đối với phiên bản mặc định
ollama pull deepcoder

# Đối với một phiên bản cụ thể
ollama pull deepcoder:14b-preview

Theo dõi tiến trình tải xuống. Đảm bảo bạn có kết nối internet ổn định vì mô hình 14B là một tải xuống nhiều gigabyte.

Xác Minh Cài Đặt Mô Hình: Chạy ollama list để xác nhận DeepCoder có sẵn trong số các mô hình đã cài đặt của bạn.

Tích Hợp và Sử Dụng

Với DeepCoder và Ollama đã được thiết lập, bạn có thể tích hợp nó với các công cụ như VS Code để có trải nghiệm lập trình liền mạch. Ví dụ, bạn có thể sử dụng tiện ích mở rộng VS Code Copilot để truy cập khả năng của mô hình trực tiếp trong IDE của bạn.

Cài đặt tiện ích mở rộng VS Code Copilot.
Thiết lập nhà cung cấp API Ollama trong cài đặt khách hàng VS Code của bạn.
Chọn DeepCoder làm mô hình của bạn từ các tùy chọn của nhà cung cấp API.

Bây giờ, bạn đã sẵn sàng để khám phá khả năng của DeepCoder!

Cải Tiến Tương Lai và Tham Gia Cộng Đồng

Tính chất mã nguồn mở của DeepCoder mời gọi sự tham gia của cộng đồng. Các nhà phát triển có thể tinh chỉnh mô hình hơn nữa hoặc mở rộng khả năng của nó. Việc sử dụng GRPO+ cho đào tạo gợi ý các lĩnh vực tiềm năng để cải thiện trong các thuật toán RL cho sự phát triển mô hình ổn định và hiệu quả hơn.

Kết Luận

Lưu trữ DeepCoder-14B-Preview tại chỗ cung cấp một trợ lý lập trình AI mạnh mẽ và có thể tùy chỉnh. Kết hợp mô hình này với Ollama cung cấp một giải pháp tiết kiệm chi phí cho các nhà phát triển. Để lưu trữ hoặc mở rộng khả năng tính toán của bạn, hãy xem xét khám phá các tùy chọn máy chủ như những gì được cung cấp bởi LightNode: thăm LightNode. Dù bạn đang tham gia vào các thử thách lập trình hay khám phá tiềm năng của AI, việc chạy DeepCoder tại chỗ là một khởi đầu hứa hẹn để đạt được các mục tiêu phát triển của bạn.