Wie man DeepSex 34B, ein Open Source NSFW Deepseek R1 Modell, lokal ausführt

Verstehen der Modellarchitektur von DeepSex

DeepSex 34B stellt eine spezialisierte Variante der R1-Architektur von DeepSeek dar, die für die Erstellung kreativer NSFW-Inhalte optimiert ist. Basierend auf dem Yi-34B-Fundament umfasst dieses Modell mehrere wichtige Verbesserungen:

• Erweitertes Kontextfenster: 64K Token-Verarbeitungskapazität für längere Erzählungen
• Dynamische Temperaturskalierung: Automatische Anpassung zwischen 0,4-1,2 basierend auf der Komplexität des Kontexts
• Multi-Charakter-Verfolgung: Gleichzeitige Verwaltung von 8+ verschiedenen Personas
• Erotisches Lexikon: Über 12.000 NSFW-spezifische Tokens, die auf kuratierten Literaturtrainings basieren

Das GGUF-Format des Modells ermöglicht eine flexible Bereitstellung auf verschiedenen Hardwarekonfigurationen, während die nahezu originale Qualität durch fortschrittliche Quantisierungstechniken erhalten bleibt.

Hardware-Anforderungen für das lokale Ausführen von DeepSex

Mindestanforderungen

• GPU: NVIDIA RTX 3090 (24GB VRAM)
• RAM: 32GB DDR4 (3600MHz+ empfohlen)
• Speicher: NVMe SSD mit 40GB freiem Speicherplatz
• CPU: Intel i7-12700K/Ryzen 7 5800X (8 physische Kerne)

Ideale Konfiguration

• GPU: Dual RTX 4090 (jeweils 24GB VRAM) mit NVLink
• RAM: 64GB DDR5 (5200MHz CL36)
• Speicher: RAID 0 NVMe-Array (2x2TB)
• Kühlung: Flüssigkeitskühlungssystem für längere Inferenzsitzungen

Leistungskennzahlen

So installieren Sie DeepSex lokal: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Methode 1: LM Studio vereinfachte Einrichtung

Laden Sie LM Studio herunter (Windows/macOS/Linux)

Erstellen Sie einen dedizierten Ordner: mkdir ~/DeepSex34B

Durchsuchen Sie das Modell-Repository nach "TheBloke/deepsex-34b-GGUF"

Download deepsex-34b.Q4_K_M.gguf

Konfigurieren Sie die Motoreinstellungen:

• GPU-Schichten: 35 (Nvidia) / 20 (AMD)
• Kontextfenster: 8192 Tokens
• Temperatur: 0.72
• Wiederholungssstrafe: 1.18

Testen Sie mit Eingabeaufforderung:

[System: Schreiben Sie eine explizite romantische Begegnung zwischen zwei zustimmenden Erwachsenen in einer tropischen Umgebung]

Methode 2: llama.cpp Erweiterte Implementierung

Installieren Sie die Voraussetzungen:

sudo apt install build-essential libopenblas-dev nvidia-cuda-toolkit

Kompilieren Sie mit CUDA-Unterstützung:

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp && make clean && LLAMA_CUBLAS=1 make -j

Konvertieren Sie das Modell für optimale Leistung:

python3 convert.py --outtype q4_0 TheBloke/deepsex-34b-GGUF

Starten Sie den Inferenzserver:

./server -m models/deepsex-34b.Q4_K_M.gguf --port 6589 --ctx-size 4096 --n-gpu-layers 35 --parallel 4

Methode 3: SillyTavern + KoboldCpp UI

Installieren Sie SillyTavern:

git clone https://github.com/SillyTavern/SillyTavern
cd SillyTavern && ./start.sh

Konfigurieren Sie das KoboldCpp-Backend:

koboldcpp.exe --usecublas --gpulayers 35 --contextsize 6144 --stream deepsex-34b.Q4_K_M.gguf

Verbinden Sie sich über die API:

• Lokale IP: 127.0.0.1:5001
• API-Schlüssel: ST-DeepSex34B

Fortgeschrittene Optimierungstechniken

Speicherverwaltung

• Schichtenverschiebung: GPU/CPU-Last mit --gpulayers 28 ausbalancieren (bei 70% des Maximums starten)
• Quantisierungs-Mischung: Kombinieren Sie Q3_K_S für hintere Schichten + Q4_K_M für Aufmerksamkeit
• Swap-Kompression: Aktivieren Sie --compress_pos_emb 2 für eine Reduzierung des Kontext-Speichers um 50%

Geschwindigkeitsverbesserungen

Flash Attention v2:

make clean && LLAMA_CUBLAS=1 make -j USE_FLASH_ATTENTION=1

Batchverarbeitung:

./main -m deepsex-34b.Q4_K_M.gguf -b 512 -n 1024 --batch-size 64

CUDA-Graph-Aufnahme:

export GGML_CUDA_GRAPHS=1

NSFW-Eingabeaufforderungsengineering für DeepSex

Effektive Vorlagen

1. Detaillierte Szenarioeinrichtung:

[System: Du bist ein erotischer Schriftsteller, der sich auf einvernehmliche Beziehungen spezialisiert hat. Beschreibe eine leidenschaftliche Begegnung zwischen [Charakter A] und [Charakter B] in [Umgebung]. Konzentriere dich auf sensorische Details und emotionale Fortschritte.]

1. Dynamisches Rollenspiel:

[Persona: Lily, 28, selbstbewusste Yoga-Lehrerin]
[Nutzer: Mark, 32, schüchterner Architekt]
[Szene: Private Studio-Session nach Feierabend wird intim]

1. Sensory Focus:

Verwenden Sie lebendige Beschreibungen von:
- Taktile Empfindungen (Texturen, Temperaturen)
- Auditive Hinweise (Atmung, Umgebungsgeräusche)
- Olfaktorische Elemente (Düfte, Parfums)
- Visuelle Details (Beleuchtung, Körpersprache)

Inhaltskontrollen

Sicherheitslayer-Injektion:

safety_filter = [
    "nicht einvernehmlich",
    "minderjährig",
    "illegale Substanzen",
    "Gewalt"
]

Ausgabemoderation:

./main --logit_bias 17823=-100  # Verhindert bestimmte Token-IDs

Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen

Lokale Netzwerk-Einrichtung

Erstellen Sie ein isoliertes VLAN:

sudo iptables -A INPUT -p tcp --dport 6589 -j DROP
sudo iptables -I INPUT -s 192.168.1.0/24 -p tcp --dport 6589 -j ACCEPT

Aktivieren Sie die TLS-Verschlüsselung:

openssl req -x509 -newkey rsa:4096 -keyout key.pem -out cert.pem -days 365

Speicherschutz:

sudo sysctl -w vm.memory_encryption=1

Datenbereinigung

Automatisches Protokoll-Wiping:

journalctl --vacuum-time=1h

Sichere Modellablage:

veracrypt -c /dev/sdb --filesystem=exfat --encryption=aes-twofish-serpent

Fehlerbehebung im Detail

CUDA-Fehler

Symptom: CUDA-Fehler 700: Speicher ausgelastet

• Lösungen:

1. Aktivieren Sie das Speichereinpinning:

export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128

1. Schichtumverteilung:

--gpulayers 28 --mmap

1. Gemischte Präzision:

--tensor_split 24,24

Qualitätsminderung

Problem: Wiederholende Ausgaben

• Reparieren Sie die Sequenz:

1. Passen Sie die Wiederholungsstrafe an: --repeat_penalty 1.15
2. Aktivieren Sie die Mirostat-Abtastung: --mirostat 2
3. Erhöhen Sie die Temperaturschwankungen: --temp 0.8 --temp_inc 0.02

Ethischer Betriebsrahmen

Inhaltsgrenzen

Implementieren Sie eine dreischichtige Filterung:

• Vorab-Eingabeaufforderungsrichtlinien
• Echtzeit-Inhaltsüberprüfung
• Nach-Generierungsprüfung

Zustimmungssimulation:

if "consent" not in scenario:
    inject_prompt("Verbal zustimmung zwischen Charaktern herstellen")

A Altersverifizierungssystem:

while True:
    age = input("Bestätigen Sie, dass alle Charaktere 18+ sind [J/N]: ")
    if age.upper() == "J":
        break

Rechtliche Compliance

• Einhalten regionaler Gesetze:
• USA: 18 U.S.C. § 2257 Compliance-Checks
• EU: GDPR Artikel 9 Schutzmaßnahmen
• ASIEN: Integration lokaler Anstandsgesetze

Erweiterte Anpassung

Modellfusion

Erstellen Sie hybride Varianten mit:

python3 merge.py deepsex-34b.Q4_K_M.gguf mythomax-13b.Q4_K_M.gguf --alpha 0.65

LoRA-Anpassung

Bereiten Sie den Datensatz vor:

nsfw_dataset = load_dataset("your_custom_scenarios.json")

Adapter trainieren:

python3 finetune.py --lora_r 64 --lora_alpha 128 --model deepsex-34b

Während der Inferenz anwenden:

--lora custom_lora.bin

Diese Anleitung bietet technische Tiefe und gleichzeitig praktische Benutzbarkeit. Regelmäßige Wartung (Monatliche Treiberupdates, Überwachung der VRAM-Temperaturen) gewährleistet eine optimale Leistung. Die einzigartige Architektur des Modells ermöglicht kreative Erkundungen innerhalb ethischer Grenzen, wenn sie ordnungsgemäß konfiguriert sind.