빠르게 발전하는 인공지능의 환경에서 강력한 AI 모델에 대한 접근은 전통적으로 상당한 비용 장벽과 기술 요구 사항에 의해 제한되었습니다. 중국의 AI 회사인 DeepSeek가 개발한 최첨단 언어 모델인 DeepSeek AI는 이 분야에서 게임 체인저로 부각되었습니다. OpenAI의 제품과 같은 독점 모델과 비교할 만한 성능을 자랑하는 DeepSeek의 오픈 소스 접근 방식은 고급 AI 기능에 대한 접근을 민주화했습니다. 이 종합 가이드는 재정적 제약 없이 이 기술을 활용할 수 있도록 DeepSeek AI를 완전히 무료로 사용하는 다양한 방법을 안내할 것입니다.
DeepSeek AI는 추론, 수학, 코딩 및 일반 지식 작업에서 인상적인 능력으로 AI 커뮤니티에서 상당한 주목을 받고 있는 대형 언어 모델(LLMs) 모음입니다. DeepSeek의 차별점은 성능뿐만 아니라 접근성입니다. 이 회사는 여러 버전의 모델을 오픈 소스로 제공하여 연구자, 개발자 및 애호가들이 많은 상업적 AI 서비스와 관련된 비용 없이 이를 활용할 수 있도록 했습니다.
DeepSeek 모델 가족에는 다음이 포함됩니다:
이 모델들은 벤치마크에서 놀라운 성능을 보여주었으며, 일부 버전은 주요 AI 회사의 비싼 독점 모델들의 성능에 근접하거나 이를 초과하고 있습니다.
더 기술적인 접근을 다루기 전에 복잡한 설정이나 기술 지식 없이 DeepSeek 모델에 접근하는 가장 쉬운 방법인 Anakin AI를 살펴보겠습니다.
Anakin AI는 DeepSeek를 포함하여 강력한 AI 모델에 대한 무료 접근을 제공하는 올인원 AI 플랫폼입니다. 이 사용자 친화적인 플랫폼은 복잡한 환경을 설정하거나 다운로드할 필요 없이 즉시 DeepSeek의 기능을 사용할 수 있도록 합니다.
Anakin AI는 DeepSeek에 접근하기 위한 몇 가지 장점을 제공합니다:
Anakin AI를 사용하면 DeepSeek의 기능을 경험할 수 있습니다. 질문에 답변하고, 콘텐츠를 생성하며, 코드 작업, 문제 해결 등을 수행할 수 있습니다. 하드웨어 요구 사항이나 기술적 구성에 대해 걱정할 필요가 없습니다.
개인 하드웨어에서 AI 모델을 실행하여 개인 정보 보호, 통제 및 잠재적으로 더 높은 성능을 원하는 사람들을 위해 Ollama는 자신의 컴퓨터에서 DeepSeek 모델을 배포할 수 있는 훌륭한 솔루션을 제공합니다.
하드웨어 요구 사항은 사용하려는 DeepSeek 버전에 따라 다릅니다:
Ollama 설치하기:
curl -fsSL <https://ollama.com/install.sh> | shDeepSeek 다운로드 및 실행하기 : 하드웨어 능력에 따라 적절한 모델 크기를 선택하세요:
# 엔트리 레벨 시스템용(1.5B 버전)
ollama run deepseek-r1:1.5b
# 중간 사양 시스템용(7B 버전)
ollama run deepseek-r1:7b
# 더 나은 시스템용(8B Llama 기반 버전)
ollama run deepseek-r1:8b
# 고성능 시스템용(14B 버전)
ollama run deepseek-r1:14b
모델과 상호작용하기: 모델이 로드되면 질문을 하거나 프롬프트를 제공하기 시작할 수 있는 명령 프롬프트가 표시됩니다:
>>> 양자 컴퓨팅의 중요성은 무엇인가요?
모델 관리하기:
ollama listollama rm deepseek-r1:7bollama show deepseek-r1Ollama는 기본적으로 명령줄 인터페이스를 제공하지만 그래픽 사용자 인터페이스로 경험을 향상시킬 수 있습니다. 인기 있는 옵션은 다음과 같습니다:
예를 들어 Open WebUI를 설치하려면 Docker를 사용할 수 있습니다:
docker run -d --name openwebui -p 3000:8080 -v open-webui:/app/backend/data --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:latest
그런 다음 브라우저에서 http://localhost:3000에 접속하면 됩니다.
DeepSeek를 로컬에서 실행하기 위한 하드웨어가 없지만 모델에 대한 직접적인 통제를 원할 경우 여러 클라우드 플랫폼에서 DeepSeek 모델을 배포하기 위한 무료 또는 저비용 옵션을 제공합니다:
새로운 Google Colab 노트북을 생성하세요.
필요한 패키지를 설치하세요:
!pip install transformers torch accelerate
DeepSeek를 로드하여 사용하세요:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "deepseek-ai/deepseek-r1-7b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)
# 텍스트 생성하기
inputs = tokenizer("인공지능에 관한 시를 써 주세요", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
DeepSeek의 가장 강력한 응용 프로그램 중 하나는 특정 지식 기반을 참조할 수 있는 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 시스템을 구축하는 것입니다. DeepSeek로 무료 RAG 시스템을 만드는 간단한 방법은 다음과 같습니다:
필요한 패키지를 설치하세요:
pip install langchain langchain-community langchain-deepseek-official
문서 처리를 설정하세요:
from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
# 문서 로드하기
loader = PyPDFLoader("your_document.pdf")
data = loader.load()
# 청크로 나누기
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=100)
documents = text_splitter.split_documents(data)
임베딩을 생성하고 벡터 저장소를 설정하세요:
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
# 무료 임베딩 모델 사용
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="all-MiniLM-L6-v2")
# 벡터 저장소 생성하기
vectorstore = FAISS.from_documents(documents, embeddings)
무료 NVIDIA NIM 서비스로 DeepSeek 설정하기:
from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA
from langchain.chains import RetrievalQA
# NVIDIA NIM에서 무료 API 키 받기
llm = ChatNVIDIA(
model="deepseek-ai/deepseek-r1",
api_key="your_free_nvidia_nim_api_key",
temperature=0.7
)
# RAG 체인 생성하기
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
chain_type="stuff",
retriever=vectorstore.as_retriever()
)
# 시스템에 쿼리하기
result = qa_chain.invoke({"query": "문서의 핵심 요점은 무엇인가요?"})
print(result["result"])
모델을 직접 설정하지 않고 API 호출을 통해 DeepSeek를 사용하고 싶다면 여러 옵션이 무료 또는 저비용으로 접근할 수 있습니다:
NVIDIA NIM을 시작하려면:
오픈 소스 커뮤니티는 DeepSeek와의 경험을 향상시키기 위한 많은 무료 도구를 개발했습니다:
제한된 하드웨어에서 DeepSeek를 로컬로 실행하는 경우 이러한 최적화 기술이 도움이 될 수 있습니다:
DeepSeek는 강력한 AI 모델에 대한 접근을 민주화하는 데 있어 중대한 이정표를 나타냅니다. 고급 언어 모델을 오픈 소스로 제공함으로써 DeepSeek는 개인, 연구자 및 조직이 전통적으로 제한되었던 재정적 장벽 없이 최첨단 AI 기능을 활용할 수 있도록 했습니다.
이 모델들을 로컬에서 실행하면 가장 많은 통제와 개인 정보를 제공하지만, Anakin AI와 같은 플랫폼은 DeepSeek의 기능을 즉시 경험할 수 있는 가장 사용자 친화적인 접근 방식을 제공합니다. Anakin의 직관적 인터페이스는 무료 티어와 더불어 DeepSeek 외에도 다양한 모델에 접근할 수 있도록 해주어 이 기술의 잠재력을 탐색하려는 모든 사람에게 훌륭한 시작점이 되어줍니다.
물리적으로 Anakin AI를 사용하여 단순함을 추구하든, Ollama로 DeepSeek를 로컬에서 실행하여 최대한의 통제를 하든, 또는 클라우드 플랫폼을 활용하여 확장성을 추구하든, DeepSeek와 같은 오픈 소스 모델을 통한 AI 기술의 민주화는 혁신과 창의성의 새로운 세대를 가능하게 합니다.
DeepSeek와의 여정을 시작하면서 가장 강력한 AI 애플리케이션은 종종 이러한 모델들을 사용하여 여러분의 고유한 데이터, 문제, 통찰력과 결합하여 만들어진다는 것을 기억하세요. 이 가이드에서 설명한 도구와 방법들은 시작점에 불과하며, 진정한 마법은 여러분이 그것들과 함께 구축하는 것에서 나옵니다.
