Обновить

Как вы знаете, китайская LLM deepseek-R1 работает не хуже chatGPT-o1, но стоит в 20 раз дешевле. А знаете ли вы, что сама модель вообще бесплатная, её можно скачать себе и запустить на своём железе?

Мне стало интересно, как это делать, можно ли как-то запустить прямо на макбуке, и оказалось, что это делается буквально в два клика (конечно, полная модель на ноут не влезет, но дистиллированная - вполне).

Возможно, все уже это умеют, но расскажу для тех, кто, как и я, был в танке, так что держите инструкцию.

Для этого надо установить ollama, например так:

brew install ollama

и запустить

ollama serve

Запустить можно в отдельном окошке, чтобы смотреть логи, или в бекграунд убрать, пофиг. В общем, это некий сервис.

Дальше скачать и запустить модель. Это делается тупо одной командой.

ollama run deepseek-r1:8b

8b - это количество параметров (8 миллиардов). Другие варианты:
1.5b
7b
8b
14b
32b
70b
671b

Но понятно, что 671b на макбук не влезет, понадобилось бы больше 400 гигов видеопамяти. Зато 1.5b можно и на мобилу запихнуть.

При запуске этой команды скачивается модель (примерно 5 гигов), и собственно вы уже можете общаться с ней прямо в олламе.

Но это не очень юзер-френдли, поэтому дополнительно можно запусть web-интерфейс, например в докере одной командой

docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main

После чего на http://localhost:3000/ видна веб-морда, похожая на chatgpt.

Прикол китайской модели еще в том, что там показан процесс думания. Его можно посмотреть прямо в этом веб-интерфейсе.

Понятно, что это скорее побаловаться - на ноуте влезает только дистиллированная модель и то нещадно тормозит (макбук M1 pro). Для полноценной работы нужно нормальное железо или облако.

По-моему, это очень круто: если вложиться в железо, можно очень быстро и просто поднять у себя самый топовый чат и не посылать больше свои секреты ни в OpenAI, ни в Китай.

Приглашаю вас подписаться на мой канал в telegram

Теги:
Всего голосов 6: ↑5 и ↓1+4
Комментарии1

GPT-6 Astra помогла прочесть зашифрованную Enigma немецкую радиограмму 1941 года — над ней бились 21 год

Сотрудник Bloomberg Картер Леффен с помощью GPT-6 Astra расшифровал немецкую военную радиограмму MVUEH от 10 июля 1941 года. Сообщение состояло всего из 82 зашифрованных символов и находилось в коллекции исследовательского проекта CryptoCellar. По словам его куратора, специалиста по Enigma Фроде Вайеруда, попытки подобрать к нему ключ предпринимались с 2005 года — безуспешно.

Иногда эту историю уже пересказывают как «шифр не могли разгадать 83 года», но на самом деле неизвестно, пытался ли кто‑нибудь расшифровать именно эту радиограмму в течение большей части времени после войны. В современный криптоаналитический проект сообщение попало значительно позже. Вайеруд говорит вполне конкретно: MVUEH сопротивлялась попыткам расшифровки с 2005 года.

Леффен дал GPT-6 Astra в режиме Extra High довольно общую задачу — изучить оставшиеся нерасшифрованными сообщения из коллекции CryptoCellar и попробовать взломать одно из них. По рассказу самого Леффена, непосредственно работа модели до нахождения решения заняла около десяти часов. Всё исследование вместе с разбором источников, дополнительными проверками и воспроизведением результата шло 14 и 15 сентября.

GPT-6 Astra помогла прочесть зашифрованную Enigma немецкую радиограмму 1941 года — над ней бились 21 год

Публикации