De aantrekkingskracht van AI is onmiskenbaar. ChatGPT, Google’s Gemini, en de aankomende Apple Intelligence bieden ongekende mogelijkheden, maar ze delen een kritieke afhankelijkheid: een permanente internetverbinding. Voor individuen die prioriteit geven aan privacy, betere prestaties nastreven, of hun AI-interacties willen aanpassen, is het direct op hun Mac uitvoeren van Large Language Models (LLM’s) zoals DeepSeek, Google’s Gemma of Meta’s Llama een aantrekkelijk alternatief.
Het idee om LLM’s lokaal uit te voeren lijkt misschien ontmoedigend, maar met de juiste tools is het verrassend toegankelijk. Deze gids legt het proces uit van het lokaal uitvoeren van DeepSeek en andere prominente LLM’s op je Mac, waarvoor minimale technische expertise vereist is.
De Voordelen van Lokale LLM-uitvoering
Verbeterde Privacy en Beveiliging
Het belangrijkste voordeel van lokale LLM-uitvoering ligt in de verbeterde privacy en beveiliging die het biedt. Door onafhankelijk van externe servers te werken, behoud je de volledige controle over je gegevens, waardoor gevoelige informatie binnen je beveiligde omgeving blijft. Dit is vooral cruciaal bij het verwerken van vertrouwelijke of propriëtaire gegevens.
Superieure Prestaties en Kostenefficiëntie
Lokale LLM-uitvoering biedt prestatievoordelen door de latentie te elimineren die gepaard gaat met cloud-gebaseerde verwerking. Dit vertaalt zich in snellere reactietijden en een naadloze gebruikerservaring. Bovendien omzeilt het de terugkerende API-kosten die verbonden zijn aan cloud-gebaseerde LLM-services, wat na verloop van tijd tot aanzienlijke kostenbesparingen leidt.
Op Maat Gemaakte AI-ervaringen
Door LLM’s lokaal uit te voeren, kun je ze trainen met propriëtaire gegevens, waardoor hun antwoorden precies worden afgestemd op je specifieke behoeften. Deze aanpassing ontgrendelt een nieuw niveau van AI-functionaliteit, waardoor je zeer gespecialiseerde AI-oplossingen kunt creëren die inspelen op je unieke vereisten. Voor professionals die DeepSeek of andere LLM’s willen gebruiken voor werkgerelateerde taken, kan deze aanpak de productiviteit en efficiëntie aanzienlijk verbeteren.
Ontwikkelaars Empowerment
Voor ontwikkelaars biedt lokale LLM-uitvoering een sandbox-omgeving voor experimenten en verkenning. Door LLM’s lokaal uit te voeren, kunnen ontwikkelaars een dieper inzicht krijgen in hun mogelijkheden en innovatieve manieren identificeren om ze in hun workflows te integreren. Met de vereiste technische expertise kunnen ontwikkelaars deze AI-modellen zelfs gebruiken om agentic tools te construeren, taken te automatiseren en processen te stroomlijnen.
Minimale Vereisten voor Lokale LLM-uitvoering op een Mac
In tegenstelling tot wat vaak wordt gedacht, vereist het lokaal uitvoeren van LLM’s geen high-end Mac met enorme hoeveelheden RAM. Het is haalbaar om een LLM lokaal uit te voeren op elke Apple silicon-aangedreven Mac met minimaal 16 GB systeemgeheugen. Hoewel 8 GB geheugen technisch voldoende is, worden de prestaties van het systeem merkbaar aangetast.
Het is cruciaal om te begrijpen dat LLM’s beschikbaar zijn in verschillende configuraties, elk met een verschillend aantal parameters. Hoe meer parameters een LLM heeft, hoe complexer en intelligenter het is. Dit betekent echter ook dat het AI-model meer opslagruimte en systeemresources nodig heeft om effectief te werken. Meta’s Llama wordt bijvoorbeeld aangeboden in verschillende varianten, waaronder een met 70 miljard parameters. Om dit model uit te voeren, heb je een Mac nodig met meer dan 40 GB vrije opslagruimte en meer dan 48 GB systeemgeheugen.
Voor optimale prestaties kun je overwegen om een LLM zoals DeepSeek met 7 miljard of 8 miljard parameters uit te voeren. Dit zou soepel moeten werken op een Mac met 16 GB systeemgeheugen. Als je toegang hebt tot een krachtigere Mac, kun je experimenteren met modellen die beter aansluiten bij je specifieke behoeften.
Bij het selecteren van een LLM is het essentieel om rekening te houden met je beoogde gebruiksscenario. Sommige LLM’s blinken uit in redeneertaken, terwijl andere beter geschikt zijn voor codeerquery’s. Sommige zijn geoptimaliseerd voor STEM-gerelateerde gesprekken, terwijl andere zijn ontworpen voor meerzijdige gesprekken en coherentie in lange contexten.
LM Studio: Een Gebruiksvriendelijke Oplossing voor Lokale LLM-uitvoering
Voor degenen die op zoek zijn naar een toegankelijke manier om LLM’s zoals DeepSeek en Llama lokaal op hun Mac uit te voeren, is LM Studio een uitstekend startpunt. Deze software is gratis beschikbaar voor persoonlijk gebruik.
Hier is een stapsgewijze handleiding om aan de slag te gaan met LM Studio:
Download en Installeer LM Studio: Download LM Studio van de officiële website en installeer het op je Mac. Start na de installatie de applicatie.
Model Selectie:
- Als je primaire doel is om DeepSeek lokaal uit te voeren, kun je het onboarding-proces voltooien en het model downloaden.
- Als alternatief kun je het onboarding-proces overslaan en direct zoeken naar de LLM die je wilt downloaden en installeren. Om dit te doen, klik je op de zoekbalk bovenaan LM Studio, die je vraagt om ‘Selecteer een model om te laden’.
- Je kunt ook door de lijst met beschikbare LLM’s bladeren door op het instellingenradertje in de rechteronderhoek van LM Studio te klikken. Selecteer in het venster dat verschijnt het tabblad ‘Model Search’ aan de linkerkant. Je kunt dit venster ook direct openen met de toetsencombinatie Command + Shift + M.
Model Download:
- In het Model Search-venster zie je een uitgebreide lijst met AI-modellen die je kunt downloaden.
- Het venster aan de rechterkant biedt gedetailleerde informatie over elk model, inclusief een korte beschrijving en de tokenlimiet.
- Selecteer de LLM die je wilt gebruiken, zoals DeepSeek, Meta’s Llama, Qwen of phi-4.
- Klik op de knop ‘Download’ in de rechteronderhoek om het downloadproces te starten.
- Houd er rekening mee dat hoewel je meerdere LLM’s kunt downloaden, LM Studio slechts één model tegelijk kan laden en uitvoeren.
Je Gedownloade LLM Gebruiken
Zodra het downloaden van de LLM is voltooid, sluit je het Mission Control-venster van LM Studio. Klik vervolgens op de bovenste zoekbalk en laad de recent gedownloade LLM.
Bij het laden van een AI-model stelt LM Studio je in staat om verschillende instellingen te configureren, waaronder de contextlengte en de grootte van de CPU-threadpool. Als je niet zeker bent van deze instellingen, kun je ze op de standaardwaarden laten staan.
Je kunt nu beginnen met de interactie met de LLM door vragen te stellen of het te gebruiken voor verschillende taken.
LM Studio stelt je in staat om meerdere afzonderlijke chats met een LLM te onderhouden. Om een nieuw gesprek te beginnen, klik je op het ‘+’-pictogram in de werkbalk bovenaan. Deze functie is vooral handig als je de LLM tegelijkertijd voor meerdere projecten gebruikt. Je kunt ook mappen maken om je chats te ordenen.
Systeemresources Beheren
Als je je zorgen maakt dat het AI-model buitensporige systeemresources verbruikt, kun je de instellingen van LM Studio aanpassen om dit te verminderen.
Open de instellingen van LM Studio met de toetsencombinatie Command + ,. Zorg er vervolgens voor dat de instelling ‘Model loading guardrails’ is ingesteld op ‘Strict’. Deze instelling voorkomt dat de LLM je Mac overbelast.
Je kunt het resourcegebruik van LM Studio en de gedownloade LLM in de onderste werkbalk controleren. Als het CPU- of geheugengebruik te hoog is, overweeg dan om over te schakelen naar een AI-model met een lager aantal parameters om het resourceverbruik te verminderen.
Prestatieoverwegingen
De prestaties van LLM’s die lokaal draaien, kunnen variëren afhankelijk van verschillende factoren, waaronder de hardware-specificaties van de Mac, de grootte van de LLM en de complexiteit van de taak die wordt uitgevoerd.
Hoewel zelfs oudere Apple silicon Macs LLM’s soepel kunnen draaien, bieden nieuwere Macs met meer systeemgeheugen en krachtige processors over het algemeen betere prestaties.
Opslagbeheer
Om te voorkomen dat de opslag van je Mac snel vol raakt, is het essentieel om ongewenste LLM’s te verwijderen nadat je klaar bent met experimenteren. LLM’s kunnen behoorlijk groot zijn, dus het downloaden van meerdere modellen kan snel een aanzienlijke hoeveelheid opslagruimte in beslag nemen.
Voorbij LM Studio: Andere Opties Verkennen
Hoewel LM Studio een handige en gebruiksvriendelijke manier biedt om LLM’s lokaal uit te voeren, is het niet de enige beschikbare optie. Andere tools en frameworks, zoals llama.cpp, bieden meer geavanceerde functies en aanpassingsmogelijkheden. Deze opties vereisen echter doorgaans meer technische expertise om in te stellen en te gebruiken.
De Toekomst van Lokale AI
De mogelijkheid om LLM’s lokaal uit te voeren, staat klaar om een revolutie teweeg te brengen in de manier waarop we met AI omgaan. Naarmate LLM’s efficiënter en toegankelijker worden, kunnen we een toename verwachten van lokale AI-applicaties die gebruikers meer privacy, controle en aanpassingsmogelijkheden bieden.
Of je nu een privacybewust persoon bent, een ontwikkelaar die met AI wil experimenteren, of een professional die zijn productiviteit wil verbeteren, het lokaal uitvoeren van LLM’s op je Mac opent een wereld aan mogelijkheden.