1. Ollama 설치Ollama는 로컬에서 LLM을 실행할 수 있는 경량화된 프레임워크입니다. 먼저 Ollama를 설치해야 합니다.① MacOS (Homebrew)brew install ollama② Linux (Debian/Ubuntu)curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh③ Windows1. ollama 공식 사이트(https://ollama.com/)에 접속한다.[OllamaGet up and running with large language models.ollama.com](https://ollama.com/)2. 사이트에 접속 후 Download 버튼을 클릭한다.3. Download for Windows 버튼을 클릭한다.2. DeepSeek 모델 다운..

DeepSeek-V3 모델을 로컬 환경에 구성하는 방법은 다음과 같습니다. 공식 문서나 허깅페이스 허브를 기반으로 한 일반적인 단계를 안내드리며, GPU 사용을 권장합니다 (대규모 언어 모델의 경우 리소스 요구 사항이 높음).1. 필수 조건하드웨어:GPU (NVIDIA, CUDA 11.8+ 호환) + VRAM 16GB+ (모델 크기에 따라 다름)또는 CPU (속도가 매우 느릴 수 있음)저장공간: 모델 가중치 파일 용량 확인 (예: 10~50GB)OS: Linux 권장 (Windows/macOS는 추가 설정 필요)2. 설치 단계2.1 의존성 설치# Python 3.9+ 설치 (conda 추천)conda create -n deepseek python=3.9conda activate deepseek# 필수 라..

인공지능(AI)은 이제 단순한 기술 트렌드를 넘어 인간의 삶을 재편하는 핵심 도구로 자리매김했습니다. 그 중심에서 DeepSeek은 독보적인 기술력과 창의적인 접근법으로 주목받는 글로벌 AI 기업입니다. 이 글에서는 DeepSeek의 기술 철학, 혁신적인 솔루션, 그리고 산업별 변화를 이끄는 여정을 살펴봅니다.1. DeepSeek은 누구인가?DeepSeek은 데이터 기반 의사결정과 자동화 기술을 선도하는 AI 스타트업으로, "더 스마트한 세상을 위한 탐구"를 미션으로 삼고 있습니다. 2015년 설립 이후, 딥러닝과 강화학습 분야의 연구 성과를 바탕으로 금융, 헬스케어, 제조, 교통 등 다양한 분야에서 AI 솔루션을 제공하며 글로벌 기업들과 협력하고 있습니다.핵심 가치: 혁신(Innovation), 투명성..

DeepSeek는 혁신적인 기술로 AI 시장에서 주목받고 있지만, 그 이면에는 한계와 위험 요소가 존재합니다. 아래는 DeepSeek의 단점, 유의할 점, 그리고 잠재적인 위험 요소를 정리한 내용입니다.1. DeepSeek의 단점(1) 과도한 중앙화DeepSeek는 중국 내에서 강력한 정부 지원을 받고 있어 기술 및 데이터의 중앙화 경향이 있습니다.이는 글로벌 표준화 및 투명성 부족으로 이어질 수 있습니다.(2) MoE 아키텍처의 한계MoE(Mixture of Experts) 기술은 효율적이지만, 학습 및 배포 환경에서의 복잡성이 증가할 수 있습니다.특정 작업에서 전문가 네트워크가 제대로 작동하지 않을 경우, 성능 저하 가능성이 있습니다.(3) 비용 대비 리스크고성능 AI 모델은 개발 및 유지비용이 높습..

딥시크(DeepSeek)는 최근 AI 분야에서 두각을 나타내며 글로벌 시장에서 큰 주목을 받고 있는 중국의 인공지능 기업입니다. 이번 포스트에서는 딥시크의 주요 성과와 기술, 그리고 글로벌 AI 시장에 미친 영향을 살펴보겠습니다.1. 딥시크-V3: 초대형 언어 모델주요 특징파라미터 수: 6,710억 개기술: MoE(Mixture of Experts) 아키텍처 채택효율성: 활성화되는 파라미터를 370억 개로 제한, 연산 효율성과 성능 극대화속도: 멀티토큰 예측(MTP) 기술로 초당 60토큰 생성, 이전 세대 대비 3배 향상2024년 12월 26일 공개된 딥시크-V3는 GPT-4o와 비교될 만큼 뛰어난 성능을 보이며 글로벌 AI 기술 경쟁에서 주목받고 있습니다.2. 딥시크-R1 시리즈: 실시간 문제 해결과 ..