현지에서 Deepseek 모델을 실행합니다

DeepSeek 소개

Deepseek은 2023 년 7 월 창립 이후 인공 지능 환경에서 중요한 선수로 부상했습니다. 중국 항저우에있는 Liang Wenfeng이 설립 한이 회사는 AI 개발에 대한 혁신적인 접근, 특히 오픈 소스 큰 언어를 통해 신속하게 주목을 받았습니다. 모델 (LLM).

창립 및 배경

기술 혁신

시장 영향

전략적 장점

DeepSeek이 계속 혁신하고 제품을 확장함에 따라 AI 산업에 미치는 영향은 점점 더 두드러지고 있습니다. 비용 효율적인 기술의 독특한 조화와 연구에 대한 전략적 초점은 빠르게 진화하는 인공 지능 환경에서 경쟁 역학을 재정의 할 수 있습니다.

깊은 모델 이해

DeepSeek은 AI 환경을 재구성하는 다양한 혁신적인 대형 언어 모델 (LLM)을 도입했습니다. 이러한 모델을 이해하려면 아키텍처, 기능 및 기존 경쟁 업체와 비교하는 방법을 탐색하는 것이 포함됩니다.

DeepSeek 모델의 개요

DeepSeek 모델의 주요 기능

2. 멀티 모달 기능 :
-Jan-Pro-7B는 텍스트, 이미지 및 사운드를 포함한 다양한 데이터 유형을 처리하는 DeepSeek의 기능을 보여줍니다. 이 멀티 모달 기능은 주로 텍스트에 중점을 둔 기존 모델에 비해 광범위한 응용 프로그램을 허용합니다.

3. 향상된 처리 속도 :
-DeepSeek 모델은 고속 데이터 처리를 위해 설계되어 실시간 응용 프로그램에서 더 빠른 응답과 성능 향상을 가능하게합니다. 이는 금융 및 의료와 같은 즉각적인 통찰력이 필요한 부문에 특히 유리합니다.

4. 확장 성 :
- 아키텍처는 확장 성을 지원하므로 모델이 성능을 희생하지 않고도 증가하는 데이터를 처리 할 수 ​​있습니다. 이러한 적응성은 소기업과 대기업 모두에게 적합합니다.

5. 고급 NLP 기능 :
- DeepSeek의 모델은 상황을 이해하고 정확한 출력을 생성하는 데 탁월하여 대화식 AI 및 기타 텍스트 기반 응용 프로그램에 이상적입니다. 보다 자연스러운 상호 작용에 참여하는 능력은 Chatgpt와 같은 경쟁자와 차별화됩니다.

경쟁사와 비교

- 목적 및 초점 : ChatGpt는 주로 대화식 AI 및 컨텐츠 생성을위한 것이지만 DeepSeek 모델은 데이터 분석 및 전문적인 통찰력을 제공하는 데 중점을 둡니다.
- 정확도 및 정밀도 : DeepSeek은 Chatgpt의 일반적인 대화 정확도에 비해 특정 데이터 집약적 작업에서 높은 정확도를 제공합니다.
- 통합 및 응용 프로그램 : DeepSeek는 특히 강력한 데이터 검색 및 분석 기능이 필요한 부문에서 엔터프라이즈 수준의 응용 프로그램에 맞게 조정되었습니다.

DeepSeek의 모델 디자인에 대한 혁신적인 접근 방식과 효율성에 대한 초점은 AI 공간에서 강력한 경쟁자로 자리 매김했습니다. DeepSeek은 Experts 아키텍처 및 멀티 모드 기능과 같은 기능을 갖춘 기존 규범에 도전 할뿐만 아니라 다양한 산업 요구에 맞는보다 접근 가능하고 강력한 AI 솔루션을위한 길을 열어줍니다. 이러한 모델이 계속 발전함에 따라 AI 환경에 미치는 영향은 훨씬 더 중요해질 것입니다.

환경 설정

현지에서 DeepSeek 모델을 실행하도록 환경을 설정하는 것은 이러한 고급 AI 도구의 힘을 활용하는 데 중요한 단계입니다. 이 섹션에서는 하드웨어 요구 사항, 소프트웨어 설치 및 구성 단계를 포함한 필요한 준비를 안내하여 원활한 경험을 보장합니다.

하드웨어 요구 사항

1. 프로세서 (CPU) :
- 최적의 성능을 위해서는 멀티 코어 프로세서가 권장됩니다. 적어도 인텔 i5 또는 AMD Ryzen 5 이상을 찾으십시오.

2. 메모리 (RAM) :
-대부분의 모델을 실행하는 데 최소 16GB의 RAM이 필수적이지만 V3 또는 Jan-Pro-7B와 같은 더 큰 모델에는 32GB 이상이 바람직합니다.

3. 그래픽 카드 (GPU) :
- 전용 GPU는 특히 병렬 처리를 활용하는 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. CUDA 지원을받은 NVIDIA GPU를 적극 권장합니다. NVIDIA RTX 2060 또는 이와 동등한 것을 목표로합니다.

4. 스토리지 :
- 모델 파일과 처리하려는 모든 데이터를 수용하기에 충분한 저장 공간 (SSD 선호)이 있는지 확인하십시오. 최소 100GB의 여유 공간이 권장됩니다.

5. 운영 체제 :
-Deepseek 모델은 Windows, MacOS 및 Linux를 포함한 주요 운영 체제와 호환됩니다. 최적의 호환성을 위해 OS가 최신 버전으로 업데이트되었는지 확인하십시오.

소프트웨어 요구 사항

1. 파이썬 :
-AI 모델을 실행하고 종속성을 관리하는 데 파이썬이 종종 필요합니다. 시스템에 Python 3.7 이상이 설치되어 있는지 확인하십시오.

2. 패키지 관리자 :
-`pip '(파이썬의 경우) 또는'conda '(Anaconda를 사용하는 경우)와 같은 패키지 관리자를 사용하여 라이브러리와 종속성을 쉽게 관리합니다.

3. Ollama :
-AI 모델의 배포 및 관리를 용이하게하도록 설계된 도구 인 Ollama를 설치하십시오. 이 도구는 DeepSeek 모델을 다운로드하고 실행하는 프로세스를 단순화합니다.

4. 채팅 박스 :
- DeepSeek 모델과 대화 인터페이스를 사용하려는 경우 채팅 형식으로 모델과 쉽게 상호 작용할 수있는 Chatbox 설치를 고려하십시오.

구성 단계

1. 환경 설정 :
- 모든 모델 파일 및 관련 리소스가 저장 될 시스템에 전용 디렉토리를 만듭니다. 이를 통해 작업 공간을 구성하는 데 도움이됩니다.

2. 종속성 설치 :
- 패키지 관리자를 사용하여 모델의 요구 사항에 따라 Numpy 또는 Tensorflow와 같은 DeepSeek 모델에 필요한 추가 라이브러리를 설치하십시오.

3. 모델 다운로드 :
- Ollama를 사용하여 실행하려는 특정 DeepSeek 모델을 다운로드하십시오. 올라마가 제공 한 프롬프트를 따라 올바른 설치를 보장하십시오.

4. 설정 테스트 :
- 설치 후 간단한 테스트 명령 또는 스크립트를 실행하여 더 복잡한 작업으로 다이빙하기 전에 모든 것이 올바르게 작동하는지 확인하는 것이 좋습니다.

DeepSeek 모델을 로컬로 실행하기위한 환경 설정에는 하드웨어 사양, 소프트웨어 설치 및 구성 단계를 신중하게 고려해야합니다. 시스템이 이러한 요구 사항을 충족시키고 설명 된 설정 프로세스에 따라 DeepSeek의 고급 AI 모델의 기능을 효과적으로 활용할 수 있습니다.

현지에서 DeepSeek R1을 실행합니다

DeepSeek R1을 로컬로 실행하면 사용자 가이 고급 AI 모델의 힘을 활용하면서 데이터에 대한 제어를 유지할 수 있습니다. 아래는 컴퓨터에서 DeepSeek R1을 효과적으로 실행하는 방법에 대한 포괄적 인 안내서입니다.

DeepSeek R1 개요

설정 프로세스

1. Ollama를 설치하십시오

2. 모델 크기를 선택하십시오

시스템 사양과 의도 된 사용에 따라 모델 크기를 선택하십시오.

3. 모델을 다운로드하여 실행하십시오

4. 사용자 인터페이스 설정

이 설정은 AI 모델과보다 직관적 인 상호 작용을 허용합니다.

이 단계를 수행하면 시스템에서 DeepSeek R1을 성공적으로 실행할 수 있습니다. 이 설정은 향상된 개인 정보를 제공 할뿐만 아니라 특정 요구에 맞는 사용자 정의 가능한 상호 작용을 허용합니다. DeepSeek R1을 사용하면 다양한 응용 프로그램에서 기능을 탐색하면서 현지 실행의 이점을 누릴 수 있습니다.

모델 변형 탐색

DeepSeek의 다양한 모델 변형을 탐색하면 고유 한 기능, 강점 및 이상적인 사용 사례에 대한 통찰력이 제공됩니다. Deepseek R1과 Deepseek V3의 두 가지 주요 모델은 AI 환경 내에서 다른 요구를 충족시킵니다.

Deepseek R1

-Deepseek R1-Zero :이 버전은 감독 된 미세 조정 (SFT)없이 RL을 사용하여 완전히 훈련됩니다. 인상적인 추론 능력을 보여 주지만 반복적 인 출력 및 일관성없는 가독성과 같은 도전에 직면 해 있습니다.

-Deepseek R1 : R1-Zero의 한계를 해결하기 위해이 버전에는 RL 교육 전에 SFT 단계가 통합되어 있습니다. 이 추가는 명확성과 정확성을 향상시켜 추론이 많은 응용 프로그램을보다 신뢰할 수있는 선택입니다. 그것의 강점은 논리적 문제 해결, 수학적 추론 및 코딩 작업에 있어서이 분야에서 높은 벤치 마크를 달성합니다.

Deepseek V3

-확장 성 : V3는 대규모 NLP 작업 및 다국어 응용 프로그램에 특히 적합합니다. 이 아키텍처는 비용 효율적인 교육을 지원하므로 다른 모델에 비해 GPU 시간이 적습니다.

- 성능 : 언어 처리 작업이 탁월하지만 v3은 R1과 같은 추론 작업을 위해 특별히 맞춤화되지 않습니다. 대신, 일관된 텍스트를 생성하고 다양한 언어 입력을 처리하는 데있어 타의 추종을 불허하는 성능을 제공합니다.

올바른 모델 선택

- 추론 과제 : 높은 수준의 논리적 처리를 요구하는 복잡한 추론 또는 학업 응용 프로그램에 중점을두면 DeepSeek R1이 더 나은 옵션입니다. 고급 추론 능력은 연구 목적으로 매우 귀중합니다.

-NLP 작업의 경우 : 요구 사항이 대규모 텍스트 생성 또는 다국어 지원을 중심으로하는 경우 DeepSeek V3는 효율성과 확장 성으로 인해 최적의 선택으로 두드러집니다.

DeepSeek R1과 V3는 모두 AI 기술에서 상당한 발전을 나타냅니다. 사용자의 고유 한 기능과 강점을 이해함으로써 사용자는 목표와 가장 잘 맞는 모델에 대한 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있습니다. DeepSeek은 추론 우선 순위 또는 자연어 처리에 관계없이 다양한 응용 프로그램에 맞는 강력한 솔루션을 제공합니다.

검색 된 세대 걸레 시스템 구축

RAG (Resprieved-Augmented Generation) 시스템을 구축하려면 대형 언어 모델 (LLM)을 외부 지식 소스와 통합하여 응답 품질과 관련성을 향상시킵니다. 이 아키텍처를 통해 모델은 최신 정보를 검색 할 수 있으므로 도메인 별 지식이 필요한 응용 프로그램에 특히 유용합니다. 다음은 DeepSeek 모델을 사용하여 Rag 시스템을 구성하는 방법에 대한 자세한 개요입니다.

헝겊 아키텍처 이해

래그 프레임 워크는 검색과 생성의 두 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.

1. 검색 단계 :
-이 단계에서 시스템은 사용자의 쿼리를 처리하고 데이터베이스, 내부 문서 또는 학술 기사를 포함 할 수있는 외부 지식 기반의 관련 정보를 검색합니다.
- 검색 모델은 사용자의 쿼리를 쿼리의 본질을 캡처하는 수치 표현으로 변환하여 방대한 양의 데이터를 통해 효과적으로 검색 할 수 있습니다.
- 관련 문서 나 스 니펫을 찾으면이 정보는 원래 쿼리 컨텍스트를 풍부하게하는 데 사용됩니다.

2. 생성 단계 :
- 관련 정보를 검색 한 후, 풍부한 프롬프트 (원본 쿼리와 추가 컨텍스트)가 LLM으로 전달됩니다.
-LLM은 내부 지식과 새로 검색된 데이터를 기반으로 일관되고 문맥 상 관련 응답을 생성합니다.
-이 2 단계 프로세스는 응답이 정확할뿐만 아니라 신뢰할 수있는 소스에도 기초가되도록합니다.

헝겊 시스템을 구축하기위한 단계

1. 사용 사례를 정의하십시오

2. 지식 소스를 선택하십시오

3. 검색 메커니즘을 구현하십시오

4. DeepSeek 모델과 통합

5. 프롬프트 엔지니어링 최적화

6. 테스트 및 반복

이점

DeepSeek 모델을 사용하여 검색 된 세대 시스템을 구축하면 외부 지식 소스와 통합하여 전통적인 LLM의 기능을 향상시킵니다. 이 아키텍처는 응답 정확도를 향상시킬뿐만 아니라 실시간 데이터를 기반으로 동적 업데이트를 허용하므로 오늘날 AI 환경의 다양한 응용 분야에서 귀중한 도구가됩니다.

고급 기능 및 사용자 정의

DeepSeek 모델, 특히 DeepSeek R1의 고급 기능 및 사용자 정의 옵션은 사용자에게 AI의 성능을 특정 응용 프로그램 및 요구 사항에 맞게 조정할 수있는 기능을 제공합니다. 이 섹션에서는 하이브리드 학습 시스템, 다중 에이전트 지원, 설명 기능 및 사용자 정의 옵션에 중점을 둔 이러한 고급 기능을 살펴 봅니다.

DeepSeek R1의 주요 고급 기능

1. 하이브리드 학습 알고리즘 **
-Deepseek R1은 모델 기반 및 모델이없는 강화 학습 (RL)의 조합을 사용합니다. 이 하이브리드 접근 방식을 통해 모델은 동적 환경에서 빠르게 적응하고 계산 집약적 인 작업의 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 감독 된 미세 조정 (SFT)을 RL과 통합함으로써 복잡한 추론 작업, 코딩 및 최적화 문제에서 최첨단 성과를 달성합니다 [1] [2].

2. 다중 에이전트 지원 **
-이 모델에는 강력한 다중 에이전트 학습 기능이 포함되어있어 물류, 게임 및 자율 주행과 같은 복잡한 시나리오에서 여러 에이전트 간의 조정을 가능하게합니다. 이 기능은 특히 환경 변화에 기반한 협업 의사 결정 및 실시간 조정이 필요한 응용 프로그램에 유리합니다 [1].

3. 설명 기능 **
- 전통적인 RL 모델에서 상당한 차이를 해결하면서 DeepSeek R1은 설명 가능한 AI (XAI)를위한 내장 도구를 통합합니다. 이러한 도구를 통해 사용자는 모델의 의사 결정 프로세스를 시각화하고 이해할 수 있으며, 이는 AI 운영에서 투명성이 필요한 의료 및 금융과 같은 산업에 중요합니다 [1] [2].

4. 미리 훈련 된 모듈 **
-Deepseek R1에는 다양한 산업에 걸쳐 빠른 배치를 촉진하는 광범위한 미리 훈련 된 모듈 라이브러리가 제공됩니다. 이 모듈은 로봇 공학, 공급망 최적화 및 개인화 된 권장 사항과 같은 응용 프로그램에 사용할 수 있으며 개발자의 설정 시간이 크게 줄어 듭니다 [1].

사용자 정의 옵션

DeepSeek R1은 사용자가 특정 요구에 맞게 모델을 사용자 정의 할 수있는 몇 가지 방법을 제공합니다.

1. 사용자 정의 데이터 세트로 미세 조정 **
- 사용자는 자체 데이터 세트와 보상 구조를 사용하여 DeepSeek R1을 미세 조정할 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 조직은 모델을 전문화 된 사용 사례 또는 산업별 요구 사항에 적응할 수 있습니다 [2].

2. API 통합 **
-이 모델은 API를 통해 타사 응용 프로그램과 원활한 통합을 지원합니다. 이 기능을 통해 기업은 기존 시스템을 점검하지 않고 DeepSeek R1의 기능을 활용할 수 있습니다 [1] [2].

3. 프레임 워크 호환성 **
-Deepseek R1은 Tensorflow 및 Pytorch와 같은 인기있는 기계 학습 프레임 워크와 호환되므로 개발자가 모델을 워크 플로우에 쉽게 통합 할 수 있습니다 [1] [2].

4. 증류 변이체 **
- 하드웨어 리소스가 제한된 사용자의 경우 DeepSeek은 고성능을 유지하면서 더 많은 리소스 효율적인 증류 버전의 R1을 제공합니다. 이 모델은 너무 많은 기능을 희생하지 않고 소비자 하드웨어에 배포하기 위해 최적화되어 있습니다 [2] [5].

고급 기능의 응용 프로그램

- 코딩 지원 : 모델을 개발 환경에 통합하여 코드 제안을 제공하고 복잡한 소프트웨어를 디버그하며 사람과 같은 코드 스 니펫을 생성 할 수 있습니다 [6].
-교육 : AI 개인지도 시스템은 DeepSeek R1의 추론 능력을 활용하여 학생들이 복잡한 문제를 단계별로 안내합니다 [2].
- 과학적 연구 :이 모델은 물리 및 수학의 고급 방정식을 해결하는 데 능숙하여 연구원에게 귀중한 도구가됩니다 [6].
- 금융 : DeepSeek R1은 고주파 거래 알고리즘을 최적화하고 고급 추론 기능을 통해 사기 탐지 시스템을 향상시킬 수 있습니다 [2] [5].

DeepSeek R1의 고급 기능 및 사용자 정의 옵션을 통해 사용자는 다양한 응용 프로그램에서 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다. 하이브리드 학습 알고리즘, 다중 에이전트 지원, 설명 도구 및 광범위한 사용자 정의 기능을 활용하여 조직은 AI 운영의 투명성과 효율성을 보장하면서 특정 요구 사항을 충족하도록 모델을 조정할 수 있습니다. 더 많은 산업들이 이러한 고급 AI 솔루션을 채택함에 따라 DeepSeek 모델의 영향은 계속 증가 할 것입니다.

인용 :
[1] https://www.geeksforgeeks.org/deepseek-r1-rl-models-whats-new/
[2] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[3] https://www.youtube.com/watch?v=prbcfgsvaco
[4] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://play.ht/blog/deepseek-r1/
[7] https://www.deepseek.com

사용 사례 및 응용 프로그램

DeepSeek은 다양한 산업 분야에서 혁신적인 도구로 빠르게 자리 매김하여 고급 AI 기능을 활용하여 복잡한 문제를 해결하고 운영 효율성을 향상 시켰습니다. 다음은 다재다능 성과 영향을 강조하는 DeepSeek의 주목할만한 사용 사례 및 응용 프로그램입니다.

1. 건강 관리

2. 금융

3. 스마트 트래픽 관리

4. 전자 상거래

5. 에너지 관리

6. 사이버 보안

7. 자율 주행 차

8. 약물 발견

9. 스마트 시티 계획

10. 교육

의료, 금융, 운송, 전자 상거래, 에너지 관리, 사이버 보안, 자율 주행 차, 약물 발견, 스마트 시티 계획 및 교육 전반에 걸쳐 Deepseek의 다양한 응용 프로그램은 변형 잠재력을 보여줍니다. 조직이 DeepSeek의 기능을 계속 채택함에 따라 산업 전반의 효율성 및 의사 결정에 미치는 영향은 AI 환경의 리더로서의 위치를 ​​강화시킬 수 있습니다.

일반적인 문제 문제 해결

DeepSeek의 일반적인 문제를 해결하면 사용자 경험을 향상시키고 원활한 작동을 보장 할 수 있습니다. 다음은 DeepSeek AI를 사용하는 동안 사용자가 발생할 수있는 빈번한 문제를 해결하기위한 포괄적 인 안내서입니다.

1. 인터넷 연결 문제

2. 캐시 및 데이터 청소

모바일 앱 사용자의 경우 앱의 캐시 또는 데이터를 지우면 지속적인 문제를 해결할 수 있습니다. 일반적으로 장치의 앱 설정을 통해 수행 할 수 있습니다.

3. 응용 프로그램 업데이트

4. 서버 상태 확인

5. 로그인 문제

6. 오류 메시지

7. 장치 호환성

8. 지원에 연락

이러한 문제 해결 단계를 수행함으로써 사용자는 DeepSeek AI를 사용하는 동안 발생하는 일반적인 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다. 안정적인 인터넷 연결을 유지하고 소프트웨어를 업데이트하며 필요할 때 지원 리소스를 활용하면 전반적인 사용자 경험이 향상 되고이 강력한 AI 플랫폼과의 원활한 상호 작용을 보장합니다.

Deepseek 및 Local AI 모델의 미래

DeepSeek의 출현은 특히 글로벌 역학 및 기술 발전을 변화시키는 맥락에서 인공 지능 (AI) 및 로컬 AI 모델의 미래에 중대한 영향을 미칩니다. 2025 년 1 월 현재, Deepseek의 급속한 상승은 AI 기능, 경쟁 및 이러한 기술을 지원하는 기본 인프라에 대한 인식을 재구성하고 있습니다.

AI 개발에 대한 영향

AI 개발에 대한 DeepSeek의 혁신적인 접근 방식은 자원 효율성과 오픈 소스 기술을 강조합니다. DeepSeek은 OpenAI 및 Google과 같은 기존 플레이어의 LLMS (Lange Language Model)를 성공적으로 시작함으로써 일반적으로 필요한 광범위한 계산 자원없이 고성능을 달성 할 수 있음을 보여줍니다. This challenges the prevailing notion that larger models with more parameters are inherently superior, prompting a reevaluation of investment strategies in AI infrastructure.

Market Dynamics

The success of DeepSeek has already begun to disrupt financial markets, particularly affecting semiconductor companies like Nvidia, which experienced a significant stock drop following DeepSeek's breakthroughs. Analysts are now questioning the future demand for high-end chips as DeepSeek's models prove effective with less powerful hardware. This shift could lead to a reassessment of capital expenditures in the tech sector, as companies may seek to optimize their AI systems for cost efficiency rather than sheer computational power.

Open-Source Revolution

DeepSeek's commitment to open-source models represents a pivotal shift in the AI landscape. By making its technology accessible to developers worldwide, DeepSeek is fostering innovation and reducing barriers to entry for new market entrants. This approach contrasts sharply with the proprietary models developed by major tech firms, potentially democratizing access to advanced AI capabilities and enabling a broader range of applications across industries.

Future Aspirations: Towards AGI

DeepSeek's long-term vision includes the pursuit of Artificial General Intelligence (AGI), which aims to create systems capable of performing tasks at or beyond human cognitive abilities. CEO Liang Wenfeng has articulated this ambition, indicating that ongoing research will focus on developing stronger model architectures using limited resources. The pursuit of AGI could redefine expectations about what AI can achieve and accelerate advancements in various fields.

Challenges Ahead

Despite its successes, DeepSeek faces challenges related to access to cutting-edge hardware due to export restrictions imposed by the U.S. These limitations may hinder its ability to fully leverage advancements in chip technology that competitors enjoy. However, the company's innovative methodologies may allow it to continue making strides in AI development even under these constraints.

결론

The future of DeepSeek and local AI models is poised for significant evolution as the company continues to challenge established norms within the industry. By prioritizing efficiency, accessibility, and open-source collaboration, DeepSeek is not only reshaping its own trajectory but also influencing broader trends in AI development and market dynamics. As it pursues AGI and navigates existing challenges, DeepSeek could play a crucial role in defining the next era of artificial intelligence on a global scale.