AI的吸引力是無可否認的。ChatGPT、Google的Gemini以及即將推出的Apple Intelligence提供了前所未有的功能，但它們都存在一個關鍵的依賴性：需要持續的網路連線。對於那些優先考慮隱私、尋求增強效能或旨在客製化其AI互動的個人來說，直接在其Mac上執行大型語言模型（LLM），如DeepSeek、Google的Gemma或Meta的Llama，提供了一個引人注目的替代方案。
在本地運行LLM的概念可能看起來令人生畏，但借助適當的工具，它實際上很容易實現。本指南闡明了在您的Mac上本地運行DeepSeek和其他主要LLM的過程，只需要最少的技術專業知識。
本地執行LLM的優勢
增強的隱私和安全性
本地執行LLM最重要的優勢在於它所提供的增強的隱私和安全性。通過獨立於外部伺服器運行，您可以完全控制您的數據，確保敏感資訊保留在您的安全環境中。這在處理機密或專有數據時尤其重要。
卓越的效能和成本效益
本地執行LLM通過消除與基於雲的處理相關的延遲來提供效能優勢。這轉化為更快的響應時間和更流暢的使用者體驗。此外，它避免了與基於雲的LLM服務相關的 recurring API費用，從而隨著時間的推移節省了大量成本。
量身定制的AI體驗
在本地運行LLM使您能夠使用專有數據來訓練它們，從而調整它們的響應，使其與您的特定需求精確對齊。這種客製化解鎖了AI utility的新水平，使您可以創建高度專業化的AI解決方案，以滿足您的獨特要求。對於希望利用DeepSeek或其他LLM來處理與工作相關的任務的專業人士來說，這種方法可以顯著提高生產力和效率。
賦能開發者
對於開發者來說，本地執行LLM提供了一個用於實驗和探索的沙盒環境。通過在本地運行LLM，開發者可以更深入地了解其功能，並確定將它們整合到其工作流程中的創新方法。憑藉必要的技術專業知識，開發者甚至可以利用這些AI模型來構建代理工具，自動化任務並簡化流程。
在Mac上本地執行LLM的最低要求
與普遍的看法相反，在本地運行LLM不需要配備大量RAM的高端Mac。在任何配備Apple silicon且至少具有16GB系統記憶體的Mac上，本地運行LLM是可行的。雖然8GB的記憶體在技術上是足夠的，但系統效能將會明顯下降。
重要的是要理解LLM有多種配置可用，每種配置都具有不同數量的參數。LLM的參數越多，它就越複雜和智慧。然而，這也意味著AI模型將需要更多的儲存空間和系統資源才能有效地運行。例如，Meta的Llama提供了多種變體，其中包括一個具有700億個參數的變體。要運行此模型，您將需要一台具有超過40GB可用儲存空間和超過48GB系統記憶體的Mac。
為了獲得最佳效能，請考慮運行具有70億或80億個參數的LLM，如DeepSeek。這應該可以在具有16GB系統記憶體的Mac上順利運行。如果您有權訪問更強大的Mac，則可以試用更適合您特定需求的模型。
在選擇LLM時，必須考慮您的預期用例。有些LLM擅長推理任務，而另一些則更適合編碼查詢。有些針對與STEM相關的對話進行了優化，而另一些則專為多輪對話和長上下文一致性而設計。
LM Studio：一個使用者友好的本地執行LLM解決方案
對於那些尋求一種可訪問的方式來在其Mac上本地運行LLM，如DeepSeek和Llama的人來說，LM Studio是一個很好的起點。該軟體可免費供個人使用。
以下是開始使用LM Studio的分步指南：
**下載並安裝LM Studio：**從其官方網站下載LM Studio並將其安裝在您的Mac上。安裝完成後，啟動該應用程式。
模型選擇：
- 如果您的主要目標是在本地運行DeepSeek，您可以完成入門過程並下載該模型。
- 或者，您可以跳過入門過程並直接搜尋您要下載和安裝的LLM。為此，請點擊LM Studio頂部的搜尋欄，系統會提示您「選擇要載入的模型」。
- 您也可以通過點擊LM Studio右下角的「設定」齒輪來瀏覽可用LLM的清單。在出現的視窗中，選擇左側的「模型搜尋」標籤。您也可以使用鍵盤快捷鍵Command + Shift + M直接訪問此視窗。
模型下載：
- 在「模型搜尋」視窗中，您將看到可用於下載的AI模型的完整清單。
- 右側的視窗提供了有關每個模型的詳細資訊，包括簡要描述及其token限制。
- 選擇您要使用的LLM，如DeepSeek、Meta的Llama、Qwen或phi-4。
- 點擊右下角的「下載」按鈕開始下載過程。
- 請注意，雖然您可以下載多個LLM，但LM Studio一次只能載入和運行一個模型。
使用您下載的LLM
LLM下載完成後，關閉LM Studio的「任務控制」視窗。然後，點擊頂部的搜尋欄並載入最近下載的LLM。
在載入AI模型時，LM Studio允許您配置各種設定，包括其上下文長度和CPU線程池大小。如果您不確定這些設定，可以將它們保留為預設值。
您現在可以通過提問或將其用於各種任務來開始與LLM互動。
LM Studio使您可以維護與LLM的多個單獨的聊天。要開始新的對話，請點擊頂部工具欄中的「+」圖示。如果您同時將LLM用於多個專案，則此功能特別有用。您還可以創建文件夾來組織您的聊天。
管理系統資源
如果您擔心AI模型消耗過多的系統資源，您可以調整LM Studio的設定來緩解此問題。
使用鍵盤快捷鍵Command + , 訪問LM Studio的設定。然後，確保將「模型載入護欄」設定設定為「嚴格」。此設定將防止LLM使您的Mac超載。
您可以在底部工具欄中監控LM Studio和已下載LLM的資源使用情況。如果CPU或記憶體使用率過高，請考慮切換到參數計數較低的AI模型以減少資源消耗。
效能注意事項
在本地運行的LLM的效能可能會因多個因素而異，包括Mac的硬體規格、LLM的大小以及正在執行的任務的複雜性。
雖然即使是較舊的Apple silicon Mac也可以順利運行LLM，但具有更多系統記憶體和強大處理器的新Mac通常會提供更好的效能。
儲存管理
為了防止您的Mac的儲存空間快速填滿，在您完成試驗後，必須刪除任何不需要的LLM。LLM可能非常大，因此下載多個模型可能會快速消耗大量儲存空間。
超越LM Studio：探索其他選項
雖然LM Studio提供了一種方便且使用者友好的方式來在本地運行LLM，但它並不是唯一可用的選項。其他工具和框架，如llama.cpp，提供了更高級的功能和客製化選項。然而，這些選項通常需要更多的技術專業知識才能設定和使用。
本地AI的未來
在本地運行LLM的能力將徹底改變我們與AI互動的方式。隨著LLM變得更加高效和可訪問，我們可以期望看到本地AI應用程式的激增，這些應用程式使用戶能夠獲得更大的隱私、控制和客製化。
無論您是注重隱私的個人、尋求試驗AI的開發者，還是希望提高生產力的專業人士，在您的Mac上本地運行LLM都將開啟一個充滿可能性的世界。