Feb 3, 2025
# دورة تحطمية لـ DeepSeek بواسطة أندرو براون
## مقدمة
- نظرة عامة على دورة تحطمية لـ DeepSeek.
- مناقشة موقع DeepSeek، والتنزيل بواسطة Ollama، واستخدام Studio LM لتشغيل النماذج محليًا.
- استكشاف قدرات وحدود DeepSeek باستخدام AI PC وRTX 4080.
- مقدمة إلى DeepSeek ونماذجه.
## نظرة عامة على DeepSeek
- DeepSeek هي شركة صينية تقوم بإنشاء نماذج لغة كبيرة مفتوحة الوزن (LLMs).
- النماذج تشمل:
- R1
- R10
- DeepSeek V3
- رياضيات مزيج الخبراء (Mathcoder Moe)
## نماذج DeepSeek
- **نموذج R1**: مركز الدرس.
- تم تدريبها بشكل إضافي من R10 لحل مشاكل القابلة للقراءة ومزج اللغات.
- أداء مشابه لـ OpenAI 01.
- توليد نصوص بحتة.
- **نموذج R10**: مدرب باستخدام التعلم التعزيزي واسع النطاق بدون ضبط دقيق بإشراف.
- معروف بقدرات التفسير ولكن هناك مشاكل مثل مزج اللغات.
- **كفاءة التكلفة**: تزعم DeepSeek تخفيضًا كبيرًا في التكلفة مقارنة بـ OpenAI.
- تم تدريبها بتكلفة 5 ملايين مقارنة بمئات الملايين.
## استخدام الأجهزة
- **مجموعة تطوير Intel Lunar Lake AI PC**:
- سلسلة Core Ultra 200 V مع وحدة رسومات مدمجة (iGPU) ووحدة معالجة متكاملة (MPU).
- قادر على تشغيل النماذج الأصغر ولكنه غير فعال للنماذج الكبيرة.
- **محطة عمل برج 3680 Precision**:
- الجيل الرابع عشر من I-Core 9 مع GeForce RTX 4080.
- بطاقة الرسومات المخصصة تؤدي بشكل أفضل.
## استخدام DeepSeek
- **مساعد الطاقة AI على DeepSeek.com**: أداة مجانية مشابهة لـ ChatGPT.
- تستخدم لمهام مثل الترجمة اللغوية.
- مقارنة مع نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى مثل Meta AI وClaude، إلخ.
- **القدرات البصرية**: مع DeepSeek V3، قادر على نسخ وترجمة الصور.
## تنزيل وتشغيل النماذج محليًا
- التثبيت والإعداد باستخدام Ollama وLMStudio.
- مقارنة الأداء بين التكوينات المختلفة والأجهزة.
## التحديات والرؤى
- أهمية النماذج المحسنة (صيغة GGUF) لتحسين الأداء.
- مشاكل الموارد الحوسبية واستخدام الذاكرة.
- توصيات باستخدام الحوسبة الموزعة مع أدوات مثل Ray.
## الاستخدام البرمجي مع Hugging Face
- تنزيل النماذج من Hugging Face.
- استخدام المحولات لتشغيل النماذج برمجيًا.
- التحديات المتعلقة بإدارة الذاكرة والموارد.
## الأفكار النهائية
- تشغيل النماذج محليًا هو تحدي بدون نماذج محسنة وموارد كافية.
- التحسينات المستقبلية مع تحسينات الأجهزة والحوسبة الموزعة قد تسهل هذه القيود.
- الاعتبارات للاستثمار في أجهزة AI PC أو الأجهزة المخصصة للحصول على أداء أفضل.