개인 정보 보호를 위해 현지에서 DeepSeek AI를 운영하는 방법 - 2 가지 쉬운 방법

3. DeepSeek 설치
4. DeepSeek 선택 및 사용
Linux 명령줄에서 DeepSeek을 로컬에 설치하는 방법
또는 Linux 시스템에서 DeepSeek을 완전히 설치할 수 있습니다. 이 방법은 상당한 시스템 요구 사항이 있다는 점에 유의하세요:
- CPU: 최소 12코어를 권장하는 강력한 멀티코어 프로세서.
- GPU: 더 나은 성능을 위한 CUDA 지원 NVIDIA GPU. Ollama가 NVIDIA GPU를 감지하지 못하면 CPU 전용 모드로 전환됩니다.
- RAM: 최소 16GB, 32GB 이상 권장.
- 저장소: 더 빠른 작업을 위한 NVMe 저장소.
- 운영 체제: Ubuntu 또는 Ubuntu 기반 배포판.
시스템이 이러한 요구 사항을 충족하고 Ollama가 설치되어 있다면, 다음 명령어로 DeepSeek R1 모델을 실행할 수 있습니다:
ollama run deepseek-r1:8b아직 Ollama를 설치하지 않았다면 다음 명령어로 설치할 수 있습니다:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh설치 중 사용자 비밀번호를 입력하라는 요청이 표시됩니다.
실행할 수 있는 DeepSeek의 여러 버전이 있습니다:
- ollama run deepseek-r1 - 기본 8B 버전
- ollama run deepseek-r1:1.5b - 가장 작은 모델
- ollama run deepseek-r1:7b - 7B 버전
- ollama run deepseek-r1:14b - 14B 버전
- ollama run deepseek-r1:32b - 32B 버전
- ollama run deepseek-r1:70b - 가장 크고 고급 모델
명령어가 완료되면 Ollama 프롬프트에 도달하여 선택한 모델을 사용할 준비가 됩니다.
어떤 방법을 사용하든 DeepSeek AI에 액세스할 수 있으며, 로컬 머신에서 안전하게 사용하여 쿼리와 데이터를 비공개로 유지할 수 있습니다.
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의견 (15)
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로컬에서 AI를 실행하는 방법에 대한 글 정말 도움 됐어요! 개인정보 보호 이슈가 점점 중요해지는 시대에 DeepSeek 같은 오픈소스 모델이 큰 대안이 될 것 같네요. 한국에서도 AI 개발 경쟁이 치열한데, 비용 효율적인 중국 모델이 시장에 어떤 영향을 미칠지 궁금해요 🤔 혹시 한국어 지원은 언제쯤 될까요?
Also das mit der lokalen Installation ist ja wirklich praktisch! Endlich muss man nicht mehr ständig Daten in die Cloud schicken. Aber mal ehrlich, wie viel Speicherplatz braucht so ein Modell eigentlich? Mein Laptop ist schon jetzt voll mit Fotos... 🤔
¡Qué interesante! No sabía que DeepSeek era una startup china con costes tan bajos. Me pregunto cómo logran desarrollar modelos tan efectivos con menos recursos que sus competidores estadounidenses. La opción de ejecución local es crucial para la privacidad de datos, especialmente para aquellos que trabajan con información sensible. ¿Alguien ya lo ha probado? Me encantaría conocer experiencias reales 🧐
DeepSeek running locally sounds cool, but I'm skeptical about the setup complexity. Has anyone tried it yet? 🤔
Super cool to see DeepSeek making waves with affordable LLMs! 😎 Running it locally sounds like a privacy win, but I’m curious—how does it stack up against giants like GPT? Anyone tried it yet?

3. DeepSeek 설치
4. DeepSeek 선택 및 사용
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- GPU: 더 나은 성능을 위한 CUDA 지원 NVIDIA GPU. Ollama가 NVIDIA GPU를 감지하지 못하면 CPU 전용 모드로 전환됩니다.
- RAM: 최소 16GB, 32GB 이상 권장.
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- 운영 체제: Ubuntu 또는 Ubuntu 기반 배포판.
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아직 Ollama를 설치하지 않았다면 다음 명령어로 설치할 수 있습니다:
설치 중 사용자 비밀번호를 입력하라는 요청이 표시됩니다.
실행할 수 있는 DeepSeek의 여러 버전이 있습니다:
- ollama run deepseek-r1 - 기본 8B 버전
- ollama run deepseek-r1:1.5b - 가장 작은 모델
- ollama run deepseek-r1:7b - 7B 버전
- ollama run deepseek-r1:14b - 14B 버전
- ollama run deepseek-r1:32b - 32B 버전
- ollama run deepseek-r1:70b - 가장 크고 고급 모델
명령어가 완료되면 Ollama 프롬프트에 도달하여 선택한 모델을 사용할 준비가 됩니다.
어떤 방법을 사용하든 DeepSeek AI에 액세스할 수 있으며, 로컬 머신에서 안전하게 사용하여 쿼리와 데이터를 비공개로 유지할 수 있습니다.
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