Ollama 및 OpenWebUI를 사용하여 DeepSeek R1을 로컬에서 무료로 실행 | Chris Pietschmann

분야 AI
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ChatGPT로 요약함

  1. DeepSeek R1을 Ollama와 OpenWebUI로 로컬에서 무료로 실행하기

  2. 왜 DeepSeek R1을 로컬에서 실행해야 하는가?

    • 개인정보 보호: 외부 서버로 데이터가 전송되지 않아 인터랙션에 대한 완전한 통제 가능.
    • 성능: 클라우드 기반 API보다 로컬 하드웨어를 활용하여 빠른 응답 제공.
    • 비용 효율성: 클라우드 기반 AI 서비스의 지속적인 API 비용을 피할 수 있음.
    • 커스터마이제이션: 타사의 제한 없이 모델을 특정 워크플로우에 맞게 미세 조정 및 통합 가능.

  3. 사전 요구사항

    • 호환되는 운영 체제( macOS, Linux 또는 WSL2 사용 Windows).
    • 최소 16GB RAM(작은 모델의 경우) 또는 더 큰 변형 모델을 위한 더 많은 메모리.
    • 시스템에 Ollama가 설치되어 있어야 함.

  4. Ollama로 DeepSeek R1 설치 및 실행하기

    • Step 1: Ollama 설치
      • 공식 웹사이트에서 Ollama를 다운로드하고 설치.
      • 터미널에서 ollama --version 명령으로 설치 확인.
    • Step 2: DeepSeek R1 모델 다운로드
      • 터미널에서 ollama run deepseek-r1 명령 실행하여 모델 다운로드.
    • Step 3: 설치 확인
      • ollama list 명령으로 설치된 모델 목록 확인.
      • deepseek-r1이 목록에 표시되어야 함.
    • Step 4: DeepSeek R1 로컬에서 실행하기
      • ollama run deepseek-r1 명령으로 모델 실행 및 터미널에서 상호작용.

  5. OpenWebUI를 사용한 GUI 경험(선택 사항)

    • Docker 설치(미설치 시).
    • OpenWebUI Docker 컨테이너 실행:
      docker run -d -p 3000:3000 --name openwebui openwebui/openwebui
    • 브라우저에서 http://localhost:3000 접속하여 OpenWebUI에 접근하고, Ollama를 백엔드로 설정.
    • 참고: 이는 로컬 인스턴스이며, Docker를 사용하여 클라우드 서버에 호스팅하여 다른 기기에서 접근 가능.

  6. 미세 조정 및 커스터마이제이션

    • DeepSeek R1을 특정 작업에 맞게 미세 조정 가능.
    • Ollama를 사용하여 프롬프트 템플릿 및 응답 동작을 수정하여 커스텀 모델 생성:
      ollama create deepseek-custom --base deepseek-r1 --modify-config
    • 지시에 따라 커스텀 AI 어시스턴트를 구성.

  7. 결론

    • Ollama를 통해 DeepSeek R1을 로컬에서 실행하면 강력하고 개인적이며 비용 효율적인 AI 경험을 제공.
    • 로컬 실행으로 프라이버시와 보안이 강화되며, 클라우드 서비스 없이 AI 인터랙션에 대한 완전한 제어 가능.
    • DeepSeek R1과 Ollama의 조합으로 특정 필요에 맞춘 고도로 커스터마이즈된 AI 애플리케이션 생성 가능.
    • AI의 발전과 함께, 로컬에서 정교한 모델을 실행하는 능력은 개인, 개발자, 기업 모두에게 점차 가치 있는 자산이 될 것.