딥시크를 로컬에서 실행하는 방법: AI 애호가를 위한 완벽한 설정 가이드

인공지능(AI)은 빠르게 발전하고 있으며, 딥시크와 같은 모델은 텍스트 생성, 코드 지원 및 연구에 널리 사용되고 있습니다. 딥시크을 로컬에서 실행하면 개인정보 보호, 낮은 지연 시간, AI 모델에 대한 완전한 제어 등의 여러 가지 장점이 있습니다.

하지만, 딥시크 AI를 로컬에서 설치하고 실행하려면 일부 기술적인 설정이 필요합니다. 이 가이드는 올라마를 사용하여 컴퓨터에 딥시크을 설치하는 단계별 방법을 제공합니다. 올라마는 로컬 하드웨어에서 AI 모델을 효율적으로 실행할 수 있도록 설계된 도구입니다.

파트 1: 딥시크을 로컬에서 실행하기 위한 시스템 요구 사항

딥시크을 설치하기 전에 시스템이 최소 하드웨어 및 소프트웨어 요구 사항을 충족하는지 확인해야 합니다.

최소 하드웨어 요구 사항:

CPU: 멀티코어 프로세서 (Intel i5/Ryzen 5 이상).

RAM:

• 8GB+ (5B 모델용).
• 16GB+ (8B 모델용).
• 32GB+ (14B+ 모델용).

저장 공간: 최소 20GB 이상의 여유 공간 (모델 크기에 따라 다름).

GPU (선택 사항이지만 권장됨): 대형 모델에 대해 NVIDIA RTX 3060 이상.

지원되는 운영 체제:

✅ 윈도우 10/11 (더 나은 성능을 위해 WSL 권장).

✅ macOS (M1/M2/M3 또는 Intel).

✅ Linux (Ubuntu 20.04 이상 권장).

파트 2: 딥시크 실행을 위한 올라마 설치

올라마는 AI 모델을 로컬에서 실행하는 것을 간소화하는 경량 도구입니다. 다양한 운영 체제에서 올라마를 설치하는 방법은 다음과 같습니다.

macOS에서 올라마 설치

• 터미널을 엽니다.
• 다음 명령어를 실행합니다： brew install ollama
• 설치가 완료되었는지 확인하려면: ollama --version

윈도우에서 올라마 설치

• 올라마를 공식 웹사이트에서 다운로드합니다.
• 설치 프로그램을 실행하고 화면에 나타나는 지침을 따릅니다.
• 명령 프롬프트(cmd)를 열고 다음을 입력합니다： ollama --version
• 버전 번호가 나타나면 올라마가 성공적으로 설치된 것입니다.

Linux (Ubuntu/Debian 기반)에서 올라마 설치

• 터미널을 엽니다.
• 다음 명령어를 실행합니다： curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
• 설치 확인: ollama --version

파트 3: 딥시크 R1 다운로드 및 설정

올라마가 설치되면, 다음 단계는 딥시크 R1을 다운로드하고 설정하는 것입니다.

올바른 딥시크 모델 선택

딥시크는 시스템 능력에 따라 여러 가지 버전을 제공합니다.

올라마로 딥시크 모델 다운로드

로컬 머신에 딥시크을 설치하려면, 터미널(macOS/Linux) 또는 명령 프롬프트(윈도우)를 열고 다음 명령어를 실행합니다.

ollama pull deepseek-r1:8b

원하는 모델 버전(예: 1.5b 또는 14b)으로 8b를 교체하세요. 다운로드 크기가 다르므로 충분한 디스크 공간이 있는지 확인하십시오.

파트 4: 딥시크 로컬 실행

모델을 다운로드한 후, 다음 명령어로 딥시크을 실행할 수 있습니다： ollama run deepseek-r1:8b

기본 프롬프트로 딥시크 테스트

이 명령어를 실행하여 모델을 확인해보세요: echo "What is the capital of France?"| ollama run deepseek-r1:8b

딥시크이 올바르게 응답하면 설정이 성공적으로 완료된 것입니다!

파트 5: 딥시크 성능 최적화

딥시크이 느리게 실행되거나 지연되는 경우, 다음 최적화 방법을 시도해 보세요:

✅ CPU 스레드 증가

기본적으로 올라마는 제한된 CPU 스레드를 할당합니다. 성능을 향상시키려면 다음 명령어를 실행하세요: ollama run deepseek-r1:8b --num-threads=4

4를 사용 가능한 CPU 코어 수로 교체하세요.

✅ GPU 가속 사용 (가능한 경우)

NVIDIA GPU의 경우, CUDA 지원을 활성화하세요: ollama run deepseek-r1:8b --use-gpu

이 방법은 더 큰 모델에서 성능을 크게 향상시킵니다.

✅ 응답 지연 시간 줄이기

max-response-tokens 플래그를 사용하여 응답 길이를 제한하고 출력 속도를 높이세요: ollama run deepseek-r1:8b --max-response-tokens=100

파트 6: 일반적인 문제 해결

오류가 발생하면, 다음 해결 방법을 시도해 보세요:

❌ 오류: "올라마 인식되지 않음" (윈도우)

✅ 올라마를 설치한 후 시스템을 재시작하세요.

✅ 올라마가 시스템 PATH 변수에 추가되었는지 확인하세요.

❌ 오류: "메모리 부족"

✅ 불필요한 애플리케이션을 닫아 RAM을 확보하세요.

✅ 더 작은 모델을 사용하세요 (예: 14B에서 8B로 변경).

❌ 오류: "CUDA 장치가 없음"

✅ NVIDIA CUDA 드라이버가 설치되었는지 확인하세요.

✅ 터미널에서 nvidia-smi를 실행하여 GPU 상태를 확인하세요.