Ollama, vLLM 또는 Transformers를 사용하여 로컬에 DeepSeek-R1을 설치하는 단계별 가이드

비용을 크게 들이지 않고도 OpenAI의 o1과 같은 뛰어난 모델에 맞서는 첨단 AI 추론 모델인 DeepSeek-R1은 MoE 아키텍처를 갖춰 6,710억 개의 매개 변수를 사용하는데, 이는 전달 패스 동안에 일부만 효율적으로 활성화합니다. 그 독특한 강화 학습 방법론은 사고의 흐름 추론, 자기 검증, 반성이 가능하게 합니다. DeepSeek-R1은 주요 벤치마크에서 o1과 다른 뛰어난 모델보다 뛰어난 성과를 보였습니다. 이 가이드에서는 DeepSeek-R1을 로컬에 설치하는 세 가지 방법, 즉 빠르고 쉽게 설정할 수 있는 Ollama, 메모리 사용량이 최적화되고 처리량이 높은 vLLM, 그리고 유연성과 맞춤화가 최상인 Transformers을 제공합니다. Ollama를 사용하려면 이를 설치하고 명령을 사용하여 모델을 실행합니다. vLLM의 경우 Python, Rust, Cargo, vLLM을 설치하고 명령을 사용하여 모델을 로드합니다. Transformers의 경우 종속성을 설치하고, 모델을 로드하고, 파이프라인을 사용하여 실행합니다. Nodeshift Cloud는 GPU 기반 가상 머신을 제공하므로 원활하게 배포하고 확장할 수 있습니다. 이러한 설치 방법을 이해하면 다양한 분야에 걸쳐 수학, 코딩에서 논리적 추론까지 DeepSeek-R1을 효율적으로 사용하여 애플리케이션을 향상시킬 수 있습니다.