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딥시크(DeepSeek) 사용하기: 다운로드 방법과 활용 가이드

노다지구경하세요 2025. 4. 1. 18:08

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딥시크(DeepSeek) 사용하기: 다운로드 방법과 활용 가이드

최근 생성형 인공지능(AI) 시장은 GPT-4, Claude, LLaMA 등 다양한 고성능 모델들로 뜨겁게 달아오르고 있습니다. 하지만 고성능 모델일수록 사용 비용이 높아지는 것이 현실이죠. 이런 가운데 무료로 사용 가능한 오픈소스 GPT 대안으로 주목받고 있는 모델이 바로 딥시크(DeepSeek)입니다.

딥시크는 단순한 기술 실험을 넘어, 실제 콘텐츠 제작, 코딩 보조, 문서 요약 등 다양한 업무에 실질적인 도움을 줄 수 있습니다. 특히 GPT-4 급 모델의 일부 성능을 무료로 체험하고, 커스터마이징까지 가능하다는 점에서 개인 개발자와 스타트업에게 큰 인기를 얻고 있죠.

1. 딥시크(DeepSeek)의 특징과 장점

완전한 오픈소스 공개: 누구나 코드 및 파라미터 다운로드 가능
다양한 모델 크기 지원: 7B, 33B 등 선택형 사용
영어, 중국어 등 다국어 지원: 글로벌 프로젝트에 적합
GitHub 기반 업데이트: 개발자 친화적인 환경

2. 설치 전 준비사항: 어떤 환경이 필요한가요?

환경	권장 사양
GPU	NVIDIA RTX 3090 이상 (최소 24GB VRAM)
RAM	최소 32GB
OS	Ubuntu 20.04, Windows 10 이상
필수 툴	Python 3.10+, PyTorch, Transformers

3. 딥시크 다운로드 및 설치 방법

Hugging Face에서 다운로드

DeepSeek Hugging Face 페이지 접속
원하는 모델 선택 (예: deepseek-llm-7b-base)
Transformers 라이브러리 설치 후 로딩

pip install transformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base")

GitHub에서 소스 코드 클론

https://github.com/deepseek-ai 에서 레포지토리 클론 가능

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4. 실전 활용 시나리오

개발자: 코드 생성, 에러 디버깅, 주석 설명
마케터: 콘텐츠 아이디어 생성, 블로그 자동화
학생/연구자: 논문 요약, 리서치 보조
창작자: 소설 아이디어 생성, 대사 작성

예: "카페24 쇼핑몰 마케팅 전략 5가지 알려줘"라고 입력하면, 딥시크는 제목/소제목 중심의 구조화된 마케팅 전략 콘텐츠를 제시해 줍니다.

5. Colab에서 실행하는 방법

Colab은 별도의 로컬 환경 없이 GPU를 활용할 수 있는 좋은 방법입니다.

Colab 접속 후 새 노트북 생성
런타임 설정에서 GPU 선택
위 코드 복사 후 실행

6. 딥시크 vs GPT 모델 비교

항목	딥시크	GPT-4	LLaMA 2
개방 여부	오픈소스	비공개	오픈소스
사용 비용	무료	유료 (API)	무료
언어 지원	중국어, 영어	다국어	다국어
사용 난이도	중급	쉬움	중급