在 Mac 上 安裝 GO 和 Ollama 和 Deepseek R1

深淵求索 - Deepseek 之道列表

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先前升級了 Macbookpro 2024版 M4 , 有14核心,

剛好來看看編譯速度 ( 和 GO 測核心數目程式一併記錄在 此網頁 ）

GO

Go語言（也稱為Golang）是一種由Google於2007年設計並於2009年正式推出的開源編程語言。它的設計目的是為了提高開發效率，特別是在大型代碼庫和多核處理器環境中。Go語言的主要特點包括：

簡單性與高效性
Go語言的語法簡單明瞭，易於學習，這使得它成為初學者和經驗豐富的開發者的理想選擇。它的編譯速度非常快，能夠快速生成可執行的二進制文件，這對於開發和測試過程非常有利。

靜態類型與垃圾回收
Go是一種靜態類型的編程語言，這意味著變量的類型在編譯時就已確定。它還具有自動垃圾回收功能，這樣開發者無需手動管理內存，從而減少了內存洩漏的風險。

並發支持
Go語言特別強調並發編程，通過Goroutines和Channels來實現多任務的同時運行。這使得Go非常適合用於構建高性能的網絡服務和分佈式系統。

廣泛應用
Go語言被廣泛應用於網絡開發、雲原生應用、微服務架構等領域。它的標準庫提供了許多常用功能，幫助開發者快速構建應用程序。

總的來說，Go語言以其簡單性、高效性和強大的並發支持，成為了現代軟件開發中一個受歡迎的選擇。

   (1) 下載並安裝

   可以按照這個指示來做：https://go.dev/doc/install 

   (2) 驗證安裝

        % which go

        /usr/local/go/bin/go

        % go version

        go version go1.23.6 darwin/arm64

Ollama

安裝時才發現, 原來這個 Ollama 是用 GO 程式寫的

Ollama是一個開源的框架，旨在幫助用戶在本地機器上運行和管理大型語言模型（LLMs），如Llama 3.3、DeepSeek-R1、Phi-4和Gemma 2等。以下是Ollama的一些主要特點和功能：

主要特點

• 簡單的安裝與使用
  Ollama支持多種操作系統，包括macOS、Windows和Linux，用戶可以通過簡單的命令安裝和運行模型。

• 多種模型支持

        Ollama提供了多種大型語言模型，並且用戶可以輕鬆下載和運行這些模型。

• 模型自定義

        Ollama允許用戶自定義模型的提示和參數，通過創建Modelfile來導入和配置模型。

• REST API支持

        Ollama提供REST API，方便用戶通過HTTP請求與模型進行交互，生成響應或進行對話。

• 社區集成

        Ollama與多個社區項目和工具集成，支持多種用戶界面和應用程序，從Web應用到桌面客戶端，滿足不同用戶的需求。

    

    總結

    Ollama是一個功能強大且易於使用的框架，適合希望在本地環境中運行和管理大型語言模型的開發者。它的簡單安裝過程、豐富的模型庫和靈活的自定義選項，使其成為當前AI開發中的一個重要工具。

安裝

    可以參考這個 Ollama 的 developer guide 

    (1) 下載

         % git clone https://github.com/ollama/ollama

    (2) 執行 ollama server

         % go run . serve

Deepseek

DeepSeek R1是一款由DeepSeek公司於2025年1月20日發布的開源大型語言模型（LLM），專注於推理能力的提升，特別適用於數學、編碼和邏輯等複雜任務。以下是DeepSeek R1的主要特點和功能：

主要特點

• 強大的推理能力
  DeepSeek R1設計上強調邏輯推理和問題解決能力，能夠在數學證明、編碼生成及科學問題解答等方面表現出色。該模型在美國邀請數學考試（AIME）中達到了約79.8%的正確率，在MATH-500基準測試中則達到了97.3%的高正確率，顯示出其在數學推理方面的優越性能。

• 混合專家架構（MoE）
  DeepSeek R1採用了混合專家架構，總參數量達6710億，但每次推理僅激活37億參數，這樣的設計使得模型在保持高性能的同時，能夠有效管理計算資源。

• 強化學習訓練
  該模型的訓練過程主要依賴於強化學習（RL），而非傳統的監督式微調（SFT）。這種方法使得模型能夠自我發現和優化推理策略，並在多個階段中進行訓練，以提升其推理能力和生成質量。

• 開源與可訪問性
  DeepSeek R1是完全開源的，並以MIT許可證發佈，這使得研究人員和開發者可以自由使用、修改和分發該模型。這種開放性不僅降低了使用成本，還促進了社區的參與和貢獻。

應用場景

• 學術研究
  DeepSeek R1在數學和邏輯推理方面的強大能力使其成為學術研究的有力工具，特別是在需要高精度推理的領域。

• 編程輔助
  該模型在編碼任務中表現出色，能夠自動生成代碼和進行除錯，為開發者提供強大的支持。

• 商業分析
  DeepSeek R1也可應用於金融建模和市場分析等複雜任務，利用其高效的推理能力進行準確的數據分析和決策支持。

總結

DeepSeek R1代表了大型語言模型在推理能力方面的一次重要進步。其開源性、強化學習訓練方法以及在多個領域的應用潛力，使其成為當前AI技術發展中的一個重要選擇。無論是在學術界還是商業領域，DeepSeek R1都展現了其強大的實用價值。

安裝

    (1) 開另一個 Terminal 視窗

    (2) 在 上面 Ollama git clone 的目錄下, 會有個 ollama 的執行檔, 來試試 14b

         % ./ollama run deepseek-r1:14b

    這個 14B 的大概是 9GB 大小

測試：

太好了, 連中文都會;

把 wifi 斷線, 確保是 offline

來試試以前看 演算法的圖論的習題第一題 - 此網頁

實驗結果正確 (記錄在上述網頁中）, Deepseek R1 厲害, chatgpt 3.5 版還不會做的,

它已經會做了. 看來 Deepseek R1 或許可以來教我唸數學圖論.

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日文測試：

先前考 chatgpt N1 的閱讀測驗題 - 此網誌

可惜 Deepseek 答錯了... 從 think 中有發現 Deepseek 有考量正確答案3, 

日文果然是門困難的語言...