개발자의 직업이 위험에 처해 있다?
새로운 AI 모델 DeepSeek R1에 대해 알아보며, 이 모델이 기존의 챗GPT와 비교할 때 어떤 장점들을 가질 수 있는지 살펴봅니다.
DeepSeek는 기존의 AI 모델들보다 약 28배 더 저렴하게 개발되었으며, 여러 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있습니다.
이 모델을 활용하는 방법과 설치 방법에 대해 구체적으로 다뤄보겠습니다.
1. 🆕 DeepSeek 소개 및 활용
DeepSeek은 최근 주목받고 있는 AI 언어 모델로, ChatGPT의 경쟁 모델로 떠오르고 있습니다.
이를 다양한 애플리케이션에서 어떻게 활용할 수 있는지 소개하며, 그 특징과 사용법을 다룹니다.
2. 🚀 DeepSeek 웹사이트 탐색 및 기능 소개
DeepSeek 웹사이트에서는 여러 기능을 제공하며, ChatGPT와 유사한 UI를 가지고 있지만, "Think Deep"라는 차별화된 기능을 제공합니다.
3. 📝 DeepSeek R1의 개요 및 특징
DeepSeek R1 모델은 OpenAI의 GPT-3와 같은 기존 모델과 비교할 때 비용 대비 성능 면에서 뛰어난 특징을 가집니다.
또한, 연산 효율성에서도 차별화된 성능을 보입니다.
4. 🤖 DeepSeek R1 모델의 특징과 성능
4.1 DeepSeek R1 모델과 OpenAI 모델 비교
DeepSeek R1은 가격 대비 성능, 연산 효율성 등에서 OpenAI의 GPT-3 모델을 능가하는 부분이 많습니다.
4.2 DeepSeek 모델 통합 방법
Deep seek 상위 모델을 설치하면 결과가 매우 빠르게 나오는 것을 볼 수 있습니다.
그리고 또 다른 좋은 점은 Deepseek의 오픈 플랫폼이라는 것입니다.
그래서 다른 AI와 달리 지금은 무료입니다.
Deepseek를 사용하는 데 아무것도 지불할 필요가 없습니다.
이제 Deepseek를 사용하는 방법을 알려드리겠습니다.
4.3 DeepSeek의 질문 처리 과정
23과 34를 곱하면 결과는 것이 무엇일 까요?
이 질문을 소개하거나 이 deep thing을 활성화한 다음 deep th deep seek에 이 질문을 해볼게요.
간단한 질문을 해 볼게요. Deep think를 활성화하면 됩니다.
이제 그냥 물어보세요.
서버가 매우 바빠서 모두가 사용하고 있어서 예상대로 작동하지 않지만, 보시다시피 저는 이미 그에게 많은 것을 물었고 그에 대한 답을 주었습니다.
여기서 서버가 생각을 시작했고 "알겠습니다."라고 말합니다.
사용자는 먼저 수학 공식을 찾는 방법을 물었고 그 다음에 23과 34를 곱하는 방법에 대한 질문을 했습니다.
그것이 하고 있는 것은 당신이 볼 수 있듯이 그것을 분해하는 것입니다 23 30은 이것입니다
그리고 23 4는 92입니다 그것들을 합치면 이것이 되고 이것은 위의 것의 곱과 같습니다.
그래서 그것은 또한 여기에서 확인하고 분석을 하고 있으며 이것을 곱하는 것을 볼 수 있습니다. 다음 단계에서 이것을 분해한 다음 곱합니다 그래서 이것이 작동하는 방식입니다.
그것은 AI 그들의 생각에서 매우 효율적입니다 .
내부적으로 많은 측면에서 사물을 분석하고 그런 다음 결과를 알려주게됩니다.
채팅 GPT보다 훨씬 더 나은 것 같습니다.
채팅 GPT는 간단한 답변을 제공하고 어떻게 생각하는지, 어떻게 결과를 제공하려고 하는지 보여주지 않습니다.
여기서 볼 수 있듯이 Deep seek가 수행하는 작업입니다.
다른 질문이 있으면 예를 들어 스프링 부트 애플리케이션 개발을 어떻게 시작할 수 있는지 물어보겠습니다.
생각보다 시간이 좀 걸리니 기다려야합니다.
초기 GPT와 비슷하다 생각이듭니다.
응답과 그 다음에 우리가 할 일은 우리가 그것을 어떻게 사용할 수 있는지 알아보려고 할 것입니다.
이 깊은 것을 제거하고 이 질문을 다시 한 번 물어보고 그것이 대답하는지 아닌지 보겠습니다.
여기 결과가 표시되고 Springbot 애플리케이션을 개발하는 것이 진행 중입니다.
특히 오늘날 사용 가능한 도구와 프레임워크를 사용하면 Java를 설치해야 하고 ID를 설치해야 하며 MAVEN 또는 gradle을 설치해야 하며 이제 Spring Boot 프로젝트를 만들어야 합니다.
몇 초 후에 모든 결과를 제공하는 것을 볼 수 있습니다.
여전히 시간이 걸리고 있지만 서버가 바쁘기 때문에 생성 속도가 매우 빠릅니다.
4.4 DeepSeek의 작동 원리와 효율성
그들이 출판한 논문이고 당신이 그것을 보면 그들이 여기에 많은 세부 정보를 가지고 있는 것을 볼 수 있습니다.
그래서 최근 1년 동안 대규모 언어 모듈은 인공 지능 일반 지능에 대한 격차를 점진적으로 없애면서 빠른 반복과 진화를 거쳤습니다.
다음 오픈 AI를 비교할 수 있으며 모든 필드에서 오픈 AI를 거의 이기거나 거의 거기에 도달했음을 확인할 수 있습니다.
빠른 시작에서 첫 번째 API 호출을 볼 수 있습니다. 여기에서 볼 수 있습니다.
모델을 애플리케이션에 통합하려면 예를 들어 이 스프링 부트 애플리케이션을 개발한다고 가정합니다.
이번에는 유지 관리 중이므로 지금은 API 키가 생성되지 않지만 애플리케이션에 통합하는 데 사용할 수 있습니다.
다시 한 번 그곳으로 가서 기본 URL API 키를 확인하세요. 이러한 것들을 사용하면 볼 수 있습니다.
이것이 호출을 하려는 경우 제공해야 하는 방법입니다.
Deepseek 명령은 현재 생성되지 않는 API 키를 제공해야 하지만 이것을 바로 사용할 수 있습니다.
그들이 deepseek 모델을 open AI 모델을 비교한 논문을 하나 출판했습니다.
deepseek R1 모델을 open AI A1 모델과 비교했고 다른 모델도 비교했습니다.
aime 코드 필드나 수학 필드와 같은 모든 필드에서 볼 수 있듯이 이들은 그들이 언급한 필드이고 일부 필드에서는 deepsek가 open AI보다 더 강력하거나 일부 필드에서는 open의 대응 모델이므로 chat GPT와 매우 유사하고 응답이 매우 유사합니다.
채팅 GPT와 비슷하게 채팅 GPT를 능가하고 있습니다.
즉, 모든 면에서 01 모델을 오픈한다고 말할 수 있지만 이를 개발하는 데 드는 비용은
오픈 AI보다 훨씬 적습니다.
오픈 AI보다 28배 적습니다.
그래서 뉴스에 나오는 것입니다.
여기서 볼 수 있듯이 이것들은 비교 대상이며, 아래로 내려가서 논문을 쓸 수 있습니다.
DSeek에서 연구하면 좋다고 생각듭니다.
채팅 GPT와 비슷하게 채팅 GPT를 능가하고 있습니다.
즉, 모든 면에서 AI 모델을 오픈한다고 말할 수 있지만 이를 개발하는 데 드는 비용은 오픈 AI보다 훨씬 적습니다.
4.5 DeepSeek 모델 설치 및 사용 방법
이제 터미널로 돌아가서 그들이 만든 결과를 보여드리겠습니다.
여기로 가서 모든 것을 자세히 설명해서 여러분이 다 막힐 수 있다는 것을 알 수 있습니다.
이것이 바로 Deep Seek의 장점입니다.
오픈 소스이고 무료로 사용할 수 있으며 모든 측면에서 채팅 GPT를 능가합니다.
이제 우리가 할 일은 Ollama를 통해 이 Deepseek 모델을 어떻게 사용할 수 있는지 알아보는 것입니다.
무엇인지 모르는 사람들을 위해 OllAmA 도구이거나 할 수 있습니다.
우리가 할 일은 Docker를 사용하여 설치하는 것입니다.
즉, 다운로드하여 설치한 다음 이 대규모 언어 모델을 실행해 볼 수 있습니다.
또는 내가 할 일과 동일한 단계를 따를 수 있습니다.
여기에는 Docker Compose 파일이 있으므로 열어서 보여드리겠습니다.
저는 이 Docker Compose 파일이 있고 이 Docker 파일의 버전은 3.8이고
최신 이미지를 언급했고 이것은 컨테이너 이름이고 이것은 포트이고 이것은 볼륨이고 여기에 나열된 모든 것입니다.
그래서 우리가 할 수 있는 일은 이것을 직접 시작할 수 있습니다.
우리는 Docker를 통해 직접 설치할 수 있습니다.
그래서 먼저 Docker 데스크톱을 열어보도록 하겠습니다.
새로운 터미널 외부 터미널이 여기 있습니다.
지금 바로 볼 수 있도록 여기로 가서 이 모델로 가세요.
여기서 Olma에서 Deep seek 모델을 실행할 것입니다.
그래서 Docker가 있는지 확인하십시오. Docker를 실행하고 나면 그냥 열 것입니다.
거의 3GB이므로 인터넷 속도에 따라 시간이 다소 걸릴 수 있으며 설치가 완료되면 제가 보여드릴 명령을 실행할 수 있습니다.
Docker가 실행 중이므로 해야 할 일은 이 Docker Compose 파일을 보관하는 것입니다.
이 Docker Compose 파일을
파일이 있는 명령 프롬프트를 열고 이제 해야 할 일은 Docker Compose up -D 명령을 실행하는 것입니다.
Docker 이미지를 보죠. 이제 Docker에 이미지가 있는 걸 볼 수 있죠.
그냥 클릭하면 Docker 데스크톱이 있고 지금 시작된 것을 볼 수 있습니다.
클릭하면 실행 중인 것을 볼 수 있습니다.
이제 터미널에서 열어보겠습니다.
여기서 볼 수 있듯이 우리는 컨테이너에 있고 여기에서 명령을 실행할 수 있습니다.
무엇을 할 수 있습니까? 이 터미널에서 명령을 실행하거나 다음을 열 수 있습니다.
또는 이러한 것들도 거기에 있습니다.
그리고 시도해 보겠습니다.
그래서 만약 당신이 특정 심층 탐색 모델을 실행하고 싶다면 그들의 크기도 제공할 수 있습니다.
이 명령을 지금 복사하고 이 터미널을 열고 여기에 붙여넣은 다음 실행합니다.
이 심층 모델을 실행하는 데 몇 초가 걸릴 것입니다.
그리고 나서 질문을 시작할 수 있습니다.
지금 설치했으니 여기서 질문할 수 있으니 메시지를 보내면 알 수 있겠죠.
제가 뭔가 물어보도록 하죠.
한글은 깨지는 현상이 생깁니다 질문을 하면.. 그래서 영어로 다시 해봤습니다.
아래의 이미지를 보시면 됩니다.
분석하는 데 시간이 좀 걸리고 그 결과를 생각 보다 오래 걸립니다.
사용하는 컴퓨터의 성능 영향? 인지..
456과 765의 합을 구하려고 생각하는 거입니다.
최종 결과가 나옵니다.
이렇게 하면 기계에 따라 결과가 생성됩니다.
4.6 DeepSeek 사용법 및 특징
DeepSeek의 주요 기능을 살펴보고, 실제 사용 사례를 중심으로 설명합니다.
이 플랫폼에서 우리가 할 수 있는 일은 대규모 언어 모델을 실행하는 것입니다.
Ollama로 가면 Windows, Mac 또는 Linux용으로 다운로드할 수 있습니다.
아니면 Docker로 가서 설치하고, Top ofma에서 모델을 설치하면 채팅을 시작할 수 있습니다.
모델로 가면 Deeps도 제공하고 LMA 3이 있습니다.
Spring Boot 애플리케이션에서 어떻게 사용할 수 있는지 확인할수있습니다.
Open AI를 사용하는 것과 비슷한 방식으로 사용해야 합니다.
사용해야 하는 종속성은 Spring Boot Spring AI Open AI Spring Boot Starter입니다.
이것들이 애플리케이션에서 해야 할 구성입니다.
속성 파일처럼 오픈 API 키를 제공해야 하므로 이 오픈 API 키 대신 할 수 있는 일은 Deep seek API 키를 생성한 다음 여기에 제공하고 Deep seek의 기본 URL을 제공해야 하며 DC에서 사용하려는 모델을 제공해야 합니다.
오픈 AI에 사용했던 방식과 같은 방식이며 Deep seek도 사용할 수 있지만 지금은
이 Deep seek API 키가 생성되지 않으므로 나중에 해당 내용을 보여드릴 수 없습니다.
기회가 되면 스프링과 연계해서 만들어 볼 예정입니다.
결론 및 느낀점
DeepSeek은 AI 기술 발전에 있어 주목할 만한 혁신을 보여주고 있습니다.
특히 다음과 같은 세 가지 측면이 인상적입니다.
첫째, 비용 효율성입니다.
OpenAI의 모델 대비 28배 저렴한 개발 비용은 AI 기술의 민주화 가능성을 보여줍니다.
이는 더 많은 기업과 개발자들이 고성능 AI 모델을 활용할 수 있게 되었음을 의미합니다.
둘째, 성능적인 측면입니다.
"Think Deep" 기능을 통해 질문에 대한 단순 응답이 아닌 심층적인 분석과 사고 과정을 보여주는 점이 혁신적입니다.
이는 ChatGPT와 같은 기존 모델들과 차별화되는 부분으로, 사용자의 학습과 이해를 돕는 데 큰 도움이 될 것으로 보입니다.
셋째, 접근성입니다.
오픈소스로 제공되며 무료로 사용할 수 있다는 점은 AI 기술의 발전에 큰 의미가 있습니다.
Docker를 통한 간편한 설치와 통합 과정은 기술 도입의 진입 장벽을 낮추는 데 기여할 것입니다.
다만, 현재 한글 지원의 한계와 서버 부하 시 응답 속도 저하 등의 개선점도 존재합니다.
하지만 이러한 초기의 한계점들은 향후 발전 과정에서 충분히 개선될 수 있을 것으로 기대됩니다.
결론적으로, DeepSeek은 AI 기술의 새로운 지평을 열어가고 있으며, 특히 개발자 커뮤니티에 큰 영향을 미칠 것으로 전망됩니다.
이는 AI 기술의 발전이 더 이상 소수의 대기업만의 영역이 아님을 보여주는 중요한 사례가 될 것입니다.
결론적으로 DeepSeek R1은 성능과 비용 효율성을 모두 갖춘 혁신적인 AI 모델로서, 특히 개발 환경에서의 활용 가능성이 매우 높아 보입니다.
참조자료
