DeepSeek이 오픈소스로 공개되면서, 이제 로컬 환경에서 해당 모델을 실행할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 인터넷 연결 없이도 AI 기능을 활용할 수 있으며, 데이터 보안과 프라이버시를 강화할 수 있습니다. 또한, 로컬에서 실행함으로써 지연 시간을 줄이고, 특정 요구 사항에 맞게 모델을 커스터마이징할 수 있습니다.
DeepSeek-R1 모델은 6710억 개의 매개변수를 가지고 있었지만, 최적화를 통해 131GB로 줄어들어 로컬 실행이 가능해졌습니다. (svrforum.com) 이를 통해 고성능의 AI 언어 모델을 개인 컴퓨터나 서버에서 직접 활용할 수 있습니다.
로컬에서 DeepSeek을 실행하기 위해서는 Ollama와 같은 프로그램을 사용할 수 있습니다. Ollama는 MacOS, Windows, Linux 등 다양한 운영체제에서 지원되며, 인터넷 연결 없이도 AI 모델을 실행할 수 있도록 도와줍니다. (coding-kindergarten.tistory.com)
또한, DeepSeek-R1 모델은 OpenAI 호환 API 플랫폼인 platform.deepseek.com을 통해서도 접근할 수 있습니다. (news.hada.io)
로컬에서 DeepSeek을 실행하면, 인터넷 연결 없이도 AI 기능을 활용할 수 있으며, 데이터 보안과 프라이버시를 강화할 수 있습니다. 또한, 지연 시간을 줄이고, 특정 요구 사항에 맞게 모델을 커스터마이징할 수 있습니다.
로컬에서 DeepSeek을 실행하는 방법에 대한 자세한 가이드는 아래의 영상을 참고하시기 바랍니다.
딥시크 완벽 가이드 + 로컬 실행방법 | DeepSeek, 中 AI가 챗GPT ...
DeepSeek을 로컬에서 실행하면 단순히 온라인과 오프라인의 차이뿐만 아니라 다음과 같은 추가적인 이점을 누릴 수 있습니다:
- 데이터 프라이버시 강화: 로컬 환경에서 실행함으로써 민감한 데이터를 외부 서버로 전송하지 않아도 되어 데이터 보안과 프라이버시를 강화할 수 있습니다.
- 모델 커스터마이징: 로컬에서 모델을 실행하면 특정 요구 사항에 맞게 모델을 조정하거나 추가 데이터를 사용하여 재학습시키는 등 커스터마이징이 가능합니다.
- 지연 시간 감소: 인터넷 연결 없이 로컬에서 직접 모델을 실행하므로 응답 시간이 단축되어 더 빠른 결과를 얻을 수 있습니다.
- 인터넷 연결 불필요: 인터넷 연결이 제한적이거나 불가능한 환경에서도 AI 모델을 활용할 수 있습니다.
- 비용 절감: 클라우드 기반 서비스의 사용료나 데이터 전송 비용을 절감할 수 있습니다.
- 업데이트 및 유지보수: 웹사이트를 통한 사용은 항상 최신 버전의 모델을 자동으로 제공받을 수 있지만, 로컬 설치의 경우 사용자가 직접 업데이트를 관리해야 합니다.
- 설치 및 설정의 복잡성: 로컬에 DeepSeek을 설치하려면 Docker와 같은 도구를 사용하여 설정해야 하므로 초기 설정이 다소 복잡할 수 있습니다. (dogdrip.net)
따라서, 사용 목적과 환경에 따라 로컬 설치와 웹사이트 호출 중 적합한 방식을 선택하시면 됩니다.
로컬에서 DeepSeek을 실행하는 방법에 대한 자세한 가이드는 아래의 영상을 참고하시기 바랍니다:
