라즈베리 파이에서 DeepSeek R1 실행하기

DeepSeek R1은 생성형 AI 세계를 뒤흔든 훌륭한 모델이며, 많은 사람들이 이를 시도해 보고 싶어합니다. 이 튜토리얼의 저자는 DeepSeek R1이 작은 가격대의 기기인 라즈베리 파이에서 실행될 수 있는지 테스트해 보기로 결정했습니다. 이 튜토리얼에서는 라즈베리 파이 5에서 DeepSeek R1 모델을 실행하고 성능을 평가하는 방법을 설명합니다. 시작하기 위해서는 8GB 또는 16GB RAM이 있는 라즈베리 파이 5, 라즈베리 파이 OS가 설치된 마이크로 SD 카드, 안정적인 전원 공급 장치, 인터넷 연결이 필요합니다. 이 튜토리얼은 다섯 단계로 구성되어 있습니다. 라즈베리 파이를 설정하는 것, Ollama를 설치하는 것, DeepSeek R1 모델을 실행하는 것, Docker화된 채팅 애플리케이션을 배포하는 것, 라즈베리 파이 클러스터를 실험하는 것입니다. 저자는 1.5B 파라미터 모델과 7B 파라미터 모델 두 가지를 테스트했습니다. 1.5B 모델은 8-16GB 라즈베리 파이 5에서 수용할 수 있는 속도로 실행되었으며, 속도는 약 6.12 토큰/초, RAM 사용량은 약 3GB였습니다. 7B 모델은 속도가 매우 느려서 실용적이지 않았으며, 속도는 약 1.43 토큰/초, RAM 사용량은 약 6GB였습니다. 이 튜토리얼에서는 또한 Docker화된 채팅 애플리케이션을 배포하고 라즈베리 파이 클러스터를 실험하는 방법을 탐색합니다. 저자는 라즈베리 파이에서 DeepSeek R1을 사용하여 클라우드 기반의 대형 언어 모델을 대체할 수는 없지만, 예산이 적은 하드웨어에서 AI를 탐색하는 재미있는 방법이라고 언급합니다. 이 튜토리얼의 주요 결론은 1.5B 모델이 가벼운 작업에 적합하지만, 7B 모델은 속도 때문에 실용적이지 않으며, 교육용 실험과 에지 AI 애플리케이션의 프로토 타이핑에 가장 적합하다는 것입니다.