《星际之门计划：人工智能的未来及如何利用它为自己谋利（第二部分）》

上周，我们讨论了人工智能的可能未来，以及如何通过像《星际之门》这样的项目推动AGI或甚至ASI的发展。

然而，许多人可能会问：这与我有什么关系？

这是个好问题。《星际之门计划》对许多人来说似乎无关紧要，这一点是对的。

然而，人工智能总体上不应该被这样看待。

人工智能的选择几乎是无限的。许多公司提供其独特调优的模型，可以完成各种任务。大多数模型是免费的，有些提供有限数量的积分（消息），还有一些完全开源。

我个人最喜欢开源的模型，因为你可以根据自己的需要调整代码，下载到自己的计算机上，整体上它们更安全，因为没有幕后操作（所有内容都是透明的）。此外，其中的一些模型甚至可以离线使用，这在无法访问特别安全的互联网连接时非常有帮助。

安装 Deepseek R1（Mac 的逐步指南）

市场上有许多强大的AI模型，包括最近发布的Deepseek R1（由一家中国公司制作）。这个模型的一个最强版本据说在多个基准测试中超过了OpenAI的o1模型（OpenAI模型之前被认为是最好的之一）。然而，我最喜欢Deepseek R1的是它是完全开源的。

在将其安装到设备上后，该模型应该能够离线运行（尽管某些功能可能受限），并且你可以发送无限数量的消息。

但Deepseek与OpenAI o1的不同之处在于，它具备“推理”的能力。基本上，它会引导你了解其思维过程的所有步骤，从解释你的提示到回答。这个功能在解决复杂数学、编程等方面非常有帮助。你可以将其视为一个“思考 aloud”的AI。

因此，我决定下载这个模型，亲自尝试。在这个过程中，我遇到了许多挑战、障碍，以及几天没有进展的挫折。然而，经过几周的尝试，这里有一个希望对你有用的指南，教你如何将Deepseek R1（或类似的开源项目）下载到Mac操作系统上。

请注意，具体过程可能有所不同，如果遇到问题，请咨询相关资料。

首先，你需要找到一个在整个安装过程中都会使用的重要工具——终端应用程序，这是一个预安装的应用程序，使用命令行界面与操作系统交互，而不是图形用户界面，从而完成各种任务。要找到这个应用程序，只需打开Spotlight（Command + Space），然后键入“Terminal”。要运行任何命令行，只需在终端提示部分（从 % 开始）输入或粘贴命令，然后按“Enter”运行。

但在我们实际开始使用终端应用程序安装Deepseek之前，我们需要安装一系列称为“依赖项”的工具。对于Deepseek，需要四个依赖项：Anaconda、Python、Ollama和PyTorch。并且要确保有一个可靠的浏览器来访问安装所需的网站。

由于代码主要基于Python，因此你需要从网站 https://www.python.org/ 安装Python包。这是一个相对简单的过程：只需导航到他们的主页，那里会有一个链接用于下载最新版本的Python。选择正确的操作系统（不要下载错误的版本）。完成后，你应该会在应用程序文件夹中找到一个新的“Python”（应用程序文件夹在Finder中）。

另外，你也可以通过Homebrew（一个包管理器）以另一种方式下载Python。访问他们的网站 https://brew.sh/ 并复制提供的命令行（应该是 ‘/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"’，请确认一下），然后转到终端。粘贴命令行，Homebrew应该会被安装。确保通过在终端中运行‘brew update’保持其最新，然后运行‘brew install python’。

在这两种方法中，你可以通过运行‘python3 --version’来验证安装，应该会弹出一个Python版本号。

接下来，你需要安装Ollama（代表Omni-Layer Learning Language Acquisition Model）。这个工具很重要，因为你需要它直接将Deepseek安装到你的Mac上。只需访问他们的网站 https://ollama.com/download ，然后点击Mac的包（注意，安装Ollama需要macOS 11 Big Sur或更高版本）。打开安装程序，并按照说明安装Ollama。要验证安装，请使用‘ollama --version’。

然后你可以继续下载另一个依赖项Anaconda。为此，访问 https://www.anaconda.com ，并导航到他们的下载页面。点击macOS下载，将安装一个安装程序。打开这个包，它会引导你完成下载Anaconda的过程。安装后，你可以通过在终端中使用与之前Python相似的命令行来验证Anaconda版本：‘conda --version’。这个版本号应该与网站上的相同。

那么，我们为什么需要Anaconda呢？主要原因是这个特定项目提供了Conda，一个强大的包管理器，我们可以用它创建虚拟环境。虚拟环境基本上是分开的操作空间。它们减少了不同包之间的冲突。例如，另一个项目可能需要不同版本的Python，这意味着操作系统可能会困惑于使用哪个版本。在这里，如果你在应用程序文件夹中单独下载了新的Python版本，那就像两个完全隔离的操作站，不会发生混淆。

因此，要实现Conda虚拟环境，我们需要运行命令行‘conda create --name Deepseek’。这将创建一个名为‘Deepseek’的虚拟环境。你可以通过更改‘--name’后面的输入来替换名称，但请注意保持一个“单词”，使用下划线(_)连接不同的单词。

在运行‘conda create’命令后，你需要在终端中输入‘y’以允许系统创建并下载所需的环境包（你可以输入‘n’以终止环境创建）。要激活环境，只需运行‘conda activate Deepseek’（或你的环境名称）。你会注意到提示部分之前的标题，从之前的‘(base) name@MacBookAir %’变为‘(Deepseek) name@MacBookAir %’。括号内的内容将被你的环境名称替换，表明环境已成功激活。

要返回基础环境，使用‘conda deactivate’。要删除环境，首先在终端中输入‘conda env list’，这将显示所有Conda环境。找到你想要删除的环境，验证名称，然后输入‘conda env remove --name Deepseek’（或任何其他环境名称）。

如果你想在环境中请求特定版本的Python，只需将创建虚拟环境的正常命令提示更改为‘conda create --name Deepseek python=version’（将version替换为你想要的版本）。

安装完Anaconda后，你现在需要安装最后一个依赖项PyTorch。

PyTorch对Deepseek的深度学习能力至关重要。

访问他们的网站 https://pytorch.org/ ，向下滚动到“安装PyTorch”部分。在这里，有各种配置。选择你喜欢的配置，并复制提供的命令行。

或者，你可以运行命令行‘conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch’（用于GPU），以及‘conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch’（用于CPU）。

现在，所有的努力都得到了回报。安装所有依赖项后，你只需输入最终命令行以安装Deepseek。

不过，在此之前，你需要选择Deepseek的适当版本。该模型有7个版本，大小不同。根据你的磁盘空间和Mac的内存，你可以选择最适合你需求的版本。记得在下载之前检查可用的磁盘空间，否则可能会崩溃或出现错误。

以下是不同版本及其安装命令行的列表：

a. 1.1 GB（‘ollama run deepseek-r1:1.5b’）

b. 4.7 GB（‘ollama run deepseek-r1:7b’）

c. 4.9 GB（‘ollama run deepseek-r1:8b’）

d. 9 GB（‘ollama run deepseek-r1:14b’）

e. 19 GB（‘ollama run deepseek-r1:32b’）

f. 42 GB（‘ollama run deepseek-r1:70b’）

g. 404 GB（‘ollama run deepseek-r1:671b’）

这些模型的大小越来越大，并且运行所需的内存也越来越多。我建议从最小的1.1 GB版本开始，未来可能进行升级。

如果你确实选择安装多个版本的Deepseek以查看哪个运行得最好（就像我做的那样），我还建议在安装每个新版本之前使用Conda创建一个新的虚拟环境，因为这可能会变得相当混乱。

在实际运行所选版本的命令行后，你应该等待安装过程完成。完成后，模型应该自动初始化，输入部分应该以‘>>>’开始。

要使用该模型，这里有一些基本命令需要注意。

如果你刚下载并且已经初始化，你可以将提示输入到模型中并按回车发送。

根据设备的空闲内存，输出速度（每秒令牌数）应该是快或非常慢。你可以通过释放设备的内存来提高此速度。为此，打开Spotlight（Command + Space），搜索“活动监视器”。这个应用程序可以让你访问设备的进程，包括内存、CPU、GPU、能源、磁盘和网络。对于我们的目的，转到内存，然后你将看到所有当前使用内存的进程。我的Mac有8 GB的内存，尽管你的设备可能有不同的规格。无论如何，你的内存规格和正在使用的内存量应该会出现在窗口底部。通过做一些基本的减法，你可以计算出设备当前有多少可用内存。你会看到默认情况下，最消耗内存的进程出现在屏幕顶部。要终止一个进程，单击它以选择，然后单击顶部菜单栏中的“X”图标。它会给你三个选择：“退出”、“强制退出”和“取消”。通常，退出进程就足够了。我应该在这里指出，不建议关闭名为“Window Server”的进程。我曾出于好奇关闭过一次，结果所有窗口消失，系统崩溃（但重启后恢复正常）。

接下来，这里有一些与模型本身互动的提示。输入‘/bye’会终止会话，输入‘/clear’会清除之前的对话但不终止会话。要获取更多命令行提示，只需输入‘/help’，这将打开帮助菜单。

终止会话后，你只需输入用于下载模型的相同命令行。但现在，由于它已经被下载，它只会激活模型。你现在只需要享受乐趣。

结论

我希望你在这个两部分系列中学到了新知识，无论是关于《星际之门计划》，人工智能的可能未来，还是如何为自己获取一个AI模型。

有关Deepseek的更多信息，请访问他们的官方网站 https://www.deepseek.com/。有关OpenAI的更多信息，请访问他们的官方网站 https://openai.com/。关于开源模型，我推荐访问GitHub，那里的许多模型等待被发现。

最后，我想提到，我目前正在尝试使用另一个开源AI模型，名为“Genesis AI”，但在Mac上渲染部分遇到问题。如果你恰好知道解决模型渲染的问题，请在评论中发布你的想法。

感谢你阅读这篇文章。记得订阅并分享这篇文章，让更多人能够加入到AI的新时代中。