급변하는 인공지능 환경 속에서 강력하고 검열되지 않은 언어 모델에 로컬로 접근할 수 있는 것은 개발자, 연구자 및 AI 애호가들에게 전례 없는 자유를 제공합니다. DeepSeek이 개발한 최첨단 언어 모델인 DeepSeek R1은 OpenAI 제품과 같은 독점 모델과 견줄 만한 인상적인 추론 능력으로 주목받고 있습니다. 이 종합 가이드는 로컬 머신에서 DeepSeek R1의 비검열 버전을 실행하는 데 필요한 모든 정보를 안내하여 AI 상호작용에 대한 완전한 제어와 개인 정보를 제공합니다.
DeepSeek R1은 오픈 소스 AI 기술에서 중요한 발전을 나타냅니다. 이 모델은 복잡한 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보였으며, 특히 다음과 같은 분야에서 두각을 나타냅니다:
DeepSeek R1의 표준 버전은 특정 유형의 출력 제한을 두는 안전 메커니즘이 내장되어 있습니다. 하지만 많은 사용자는 이러한 제한이 비생산적인 정당한 연구, 창의적 응용 프로그램 또는 전문적인 사용 사례를 위해 비검열 버전을 찾고 있습니다.
로컬에서 비검열 DeepSeek R1 버전을 실행하면 몇 가지 매력적인 이점이 있습니다:
DeepSeek R1과 같은 언어 모델에서 안전 필터를 제거하는 과정을 '제거'라고 합니다. 전통적인 미세 조정이 광범위한 재훈련을 필요로 하는 것과 달리, 제거는 특정 유형의 프롬프트를 거부하려는 경향을 억제하기 위해 모델의 내부 활성화 패턴을 수정합니다.
이 과정은 인위적인 제한을 제거하면서 핵심 추론 능력을 보존하여:
로컬 설치에 들어가기 전에, Anakin AI를 검열되지 않은 모델인 DeepSeek R1과 함께 작업할 수 있는 강력한 플랫폼으로 고려하는 것이 좋습니다.
Anakin AI는 비검열 DeepSeek R1을 포함한 다양한 강력한 모델을 활용할 수 있는 AI 워크플로우 생성에 대한 코드 없는 솔루션을 제공합니다.
Anakin AI를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다:
비검열 DeepSeek R1을 신속하게 시작하고 싶지만 로컬 배포의 기술적 복잡성을 관리하고 싶지 않은 분들에게, Anakin AI는 훌륭한 대안을 제공합니다. 하지만 완전한 로컬 설치에 전념하는 분들을 위해 설치 가이드를 진행하겠습니다.
DeepSeek R1은 여러 크기로 제공되며, 리소스 요구 사항은 이에 따라 조정됩니다:
최소 요구 사항:
더 큰 모델(32B/70B)을 위한 추천:
Ollama는 로컬에서 대형 언어 모델을 쉽게 실행할 수 있도록 하는 사용자 친화적인 도구입니다. 비검열 DeepSeek R1을 배포하는 방법은 다음과 같습니다:
macOS/Linux용:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Windows용:
Ollama 공식 웹사이트에서 설치 프로그램을 다운로드하세요.
하드웨어 성능에 따라 적절한 모델 크기를 선택하세요:
# 8B 파라미터 버전(가장 낮은 리소스 소모)
ollama pull deepseek-r1:8b
# 하드웨어가 지원할 경우 더 큰 버전
ollama pull deepseek-r1:32b
ollama pull deepseek-r1:70b
특히 비검열 버전의 경우 커뮤니티에서 제공하는 모델을 사용해야 할 수 있습니다:
ollama pull huihui_ai/deepseek-r1-abliterated:8b
설치한 모델로 상호작용 세션을 시작하세요:
ollama run deepseek-r1:8b
또는 비검열 버전:
ollama run huihui_ai/deepseek-r1-abliterated:8b
이제 명령줄을 통해 모델과 직접 상호작용할 수 있습니다.
Ollama는 모델을 다른 응용 프로그램과 통합할 수 있는 REST API를 제공합니다:
POST http://localhost:11434/api/generate
{
"model": "deepseek-r1:8b",
"prompt": "여기에 프롬프트를 입력하세요",
"stream": true
}
양자화는 품질에 미치는 영향을 최소화하면서 모델의 메모리 공간을 줄입니다:
다음 매개변수를 사용하여 모델의 동작을 미세 조정하세요:
ollama run deepseek-r1:8b -c '
{
"temperature": 0.7,
"top_p": 0.9,
"context_length": 4096,
"repeat_penalty": 1.1
}'
VRAM이 제한적인 경우 GPU로 오프로드할 레이어 수를 지정할 수 있습니다:
ollama run deepseek-r1:8b --gpu-layers 32
앞서 언급한 바와 같이 Anakin AI는 복잡한 로컬 설정에 대한 강력한 대안을 제공합니다. Anakin AI가 비검열 DeepSeek R1과의 경험을 어떻게 향상시킬 수 있는지 살펴보겠습니다:
Anakin AI를 시작하려면:
비검열 모델은 정당한 응용을 위해 귀중한 자유를 제공하지만, 책임도 함께 따릅니다:
CUDA 메모리 부족 오류가 발생하는 경우:
성능 개선을 위해:
출력의 부정확성을 줄이기 위해:
비검열 DeepSeek R1 모델을 로컬에서 실행하면 전례 없는 AI 기능에 대한 접근과 완전한 개인 정보 보호 및 제어를 제공합니다. Ollama를 통한 로컬 설치의 기술적 경로를 선택하든 Anakin AI의 간소화된 경험을 선택하든, 이제 특정 요구를 충족하기 위해 이 최첨단 모델을 배포하는 데 필요한 지식을 갖추고 있습니다.
기술적 측면과 윤리적 고려를 이해함으로써, 비검열 AI 모델을 책임감 있게 활용하면서 이들이 제공하는 모든 가능성을 탐색할 수 있습니다. 언어 모델이 계속 진화함에 따라, 이를 로컬로 배포하고 사용자 지정할 수 있는 기술은 개발자, 연구자 및 AI 애호가들에게 귀중한 자산으로 남을 것입니다.
위대한 힘에는 위대한 책임이 따른다는 것을 기억하세요. 이러한 기능을 윤리적이고 합법적이며 신중하게 사용하여 AI 기술의 발전에 긍정적으로 기여하세요.
