DeepSeek-R1을 FastAPI와 통합하는 것은 AI 기반 애플리케이션을 구축하는 강력한 방법 일 수 있지만 몇 가지 과제도 제시합니다. 몇 가지 일반적인 문제와 해결 방법은 다음과 같습니다.
일반적인 도전
1. 모델 다운로드 및 구성 **
주요 과제 중 하나는 DeepSeek-R1 모델을 다운로드하고 구성하는 것입니다. 이 프로세스는 특히 대형 언어 모델 관리에 대한 광범위한 경험이없는 사람들에게 복잡 할 수 있습니다. Ollama와 같은 도구는 모델 다운로드 및 양자화를 처리함으로써이를 단순화 할 수 있으므로 현지에서 모델을보다 쉽게 제공 할 수 있습니다 [2] [4].2. 개인 정보 및 보안 문제 **
DeepSeek-R1을 로컬로 운영하면 타사 서비스로 데이터가 전송되지 않도록하여 개인 정보 보호 문제를 완화 할 수 있습니다. 그러나 안전한 환경을 설정하려면 민감한 데이터를 보호하고 개인 정보 보호 규정 준수를 보장하기 위해 신중한 구성이 필요합니다 [2].3. 성능 및 자원 관리 **
DeepSeek-R1에는 상당한 계산 리소스가 필요하므로 제대로 관리하지 않으면 성능 문제로 이어질 수 있습니다. 서버에 적절한 메모리와 처리 전력이 있는지 확인하는 것이 중요합니다. Docker와 같은 도구를 사용하면 응용 프로그램을 컨테이너화하여 리소스를 효율적으로 관리하는 데 도움이됩니다 [4] [7].4. 스트리밍 응답 및 API 통합 **
스트리밍 응답을 처리하는 Fastapi의 능력은 실시간 응용 프로그램에 유리합니다. 그러나 스트리밍 엔드 포인트를 올바르게 구현하는 것은 어려울 수 있습니다. API가 청크 응답을 처리하고 데이터 스트림을 효과적으로 관리하도록 구성되어 있는지 확인하는 것은 성능을 유지하는 데 중요합니다 [2] [4].5. 비용 효율성 및 확장 성 **
DeepSeek-R1은 GPT-3과 같은 대규모 모델보다 비용 효율적이지만 응용 프로그램을 확장하려면 여전히 예기치 않은 비용을 피하기 위해 신중한 계획이 필요합니다. 로컬 배치를 사용하면 클라우드 서비스와 관련된 요금 제한 및 구독 비용을 피할 수 있습니다 [1] [2].6. 기능 호출 제한 **
DeepSeek-R1은 글을 쓰는 시점에서 기능 호출을 지원하지 않으므로 외부 도구와의 통합을 제한 할 수 있습니다. 이는 프롬프트 기반 제어를 통해 외부 도구와의 상호 작용을 수동으로 관리해야하며 통합 프로세스에 복잡성을 추가해야 함을 의미합니다 [6].도전 해결
1. 모델 관리에 Ollama 사용 **
모델 관리를 단순화하려면 Ollama를 사용하여 현지에서 DeepSeek-R1을 다운로드하여 제공하십시오. 이 도구는 컴퓨터에서 모델을 설정하고 실행하는 프로세스를 간소화합니다 [2] [4].2. 안전한 관행 구현 **
데이터 보호를위한 모범 사례에 따라 지역 환경이 안전해야합니다. 여기에는 민감한 데이터를 암호화하고 무단 액세스를 방지하기 위해 액세스 제어 구현이 포함됩니다 [2].3. 리소스 사용량 최적화 **
Docker와 같은 컨테이너화 도구를 사용하여 리소스를 효율적으로 관리하십시오. 이를 통해 과도한 자원을 소비하지 않고 애플리케이션이 원활하게 실행되도록 도와줍니다 [4] [7].4. 스트리밍 엔드 포인트 구성 **
FastAPI를 설정할 때 스트리밍 엔드 포인트를 정의하여 실시간 데이터 스트림을 효과적으로 처리하십시오. 여기에는 API가 청크 응답을 보내도록 구성하여 효율적인 데이터 처리를 허용하고 대기 시간을 최소화하는 것이 포함됩니다 [2] [4].5. 확장 성 계획 **
비용 효율성과 확장 성을 유지하려면 애플리케이션 아키텍처를 신중하게 계획하십시오. 클라우드 서비스 비용을 피하고 인프라가 상당한 성능 감소없이 트래픽 증가를 처리 할 수 있는지 확인하기 위해 로컬 배치를 고려하십시오 [1] [2].6. 기능 호출 제한에 적응 **
DeepSeek-R1은 기능 호출을 지원하지 않기 때문에 프롬프트 엔지니어링을 사용하여 외부 도구와의 상호 작용을 관리하는 데 중점을 둡니다. 여기에는 직접 기능 호출없이 원하는 출력을 생성하도록 모델을 안내하는 특정 프롬프트를 제작하는 것이 포함됩니다 [6].이러한 과제를 해결하고 DeepSeek-R1 및 Fastapi의 강점을 활용하여 개발자는 강력하고 효율적인 AI 구동 응용 프로그램을 구축 할 수 있습니다.
인용 :
[1] https://blog.stackademic.com/integrating-deepseek-r1-with-fastapi-building-an-ai-powered-analyzer-code-demo-4e1cc29cdc6e
[2] https://vadim.blog/deepseek-r1-ollama-fastapi
[3] https://apidog.com/blog/deepseek-prompts-coding/
[4] https://www.byteplus.com/en/topic/397556
[5] https://www.youtube.com/watch?v=mnqjga0feme
[6] https://ai.gopubby.com/react-ai-agent-from-scratch-using-deepseek-memory-tools-without-frameworks-cabda9094273
[7] https://gist.github.com/ruvnet/a4beba51960f6027edc003e05f3a350e
[8] https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-integration
[9] https://launchdarkly.com/blog/deepseek-ai-configs-get-started-python/