Deepseek은 AI 커뮤니티를 폭풍으로 끌어 올렸으며 오늘날 포옹에 68 개의 모델을 사용할 수 있습니다. 이 오픈 소스 모델 패밀리는 포옹 얼굴이나 Ollama를 통해 액세스 할 수 있으며 deepseek-r1 및 deepseek-v3 는 deepseek 채팅을 통해 추론에 직접 사용될 수 있습니다. 이 블로그에서는 DeepSeek의 모델 라인업을 탐색하고 Google Colab 및 Ollama를 사용하여 이러한 모델을 실행하는 것을 안내합니다.
목차 깊은 모델의 개요
ollama에서 딥 즈 r1 실행 1 단계 : 올라마 설치
2 단계 : Deepseek r1 모델 단계 3 : 로컬로 실행됩니다. Google Colab의 Deepseek-Janus-Pro-1B 1 단계 : DeepSeek-Janus 저장소를 복제합니다. 2 단계 : 의존성 설치 3 단계 : 모델을로드하고 gpu로 이동하여
깊은 모델의 개요
DeepSeek은 다양한 작업에 최적화 된 다양한 모델을 제공합니다. 아래는 귀하의 요구에 가장 적합한 모델의 고장입니다.
개발자 및 프로그래머의 경우 : DeepSeek-Coder 및 DeepSeek-Coder-V2 모델은 코드 작성 및 디버깅과 같은 코딩 작업을 위해 설계되었습니다.
일반 사용자의 경우 : DeepSeek-v3 - 모델은 캐주얼 대화에서 복잡한 콘텐츠 생성에 이르기까지 광범위한 쿼리를 처리 할 수있는 다재다능한 옵션입니다.
연구원 및 고급 사용자의 경우 : deepseek-r1 - 모델은 고급 추론 및 논리 분석을 전문으로하여 문제 해결 및 연구 응용 프로그램에 이상적입니다.
비전 작업의 경우 : Deepseek-Janus 제품군 및 Deepseek-VL 모델은 이미지 생성 및 처리를 포함한 멀티 모달 작업에 맞게 조정됩니다.
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도 읽으십시오 : DeepSeek-v3
로 AI 애플리케이션을 구축하십시오
Ollama에서 Deepseek R1을 실행합니다
1 단계 : Ollama를 설치하십시오
로컬 컴퓨터에서 DeepSeek 모델을 실행하려면 Ollama를 설치해야합니다.
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다운로드 ollama :
다운로드하려면 여기를 클릭하십시오
Linux 사용자의 경우 : 터미널에서 다음 명령을 실행하십시오 : Bashcopyedit
2 단계 : DeepSeek R1 모델을 당기십시오
Ollama가 설치되면 명령 줄 인터페이스 (CLI)를 열고 모델을 당깁니다.
당신은 Ollama에서 사용 가능한 다른 딥 씨 모델을 탐색 할 수 있습니다 : Ollama Model Search.
이 단계는 시간이 걸릴 수 있으므로 다운로드가 완료 될 때까지 기다리십시오.
3 단계 : 모델을 로컬로 실행하십시오
모델이 다운로드되면 명령을 사용하여 실행할 수 있습니다.curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
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이 모델은 이제 로컬 컴퓨터에서 사용할 수 있으며 딸꾹질없이 내 질문에 대답하고 있습니다.
Google Colab에서 Deepseek-Janus-Pro-1B를 실행합니다
이 섹션에서는 Google Colab을 사용하여 DeepSeek-Janus-Pro-1B를 사용해 볼 것입니다. 시작하기 전에 최적의 성능을 위해 런타임을 T4 GPU로 설정하십시오.
1 단계 : Deepseek-Janus 저장소를 복제하십시오
Colab 노트북에서 다음 명령을 실행하십시오
? Github에서 더 깊은 모델 탐색 : Deepseek ai Github 저장소
2 단계 : 의존성을 설치합니다
복제 된 디렉토리로 이동하여 필요한 패키지를 설치하십시오.
3 단계 : 모델을로드하여 gpu 로 이동하십시오.
이제 필요한 라이브러리를 가져 와서 모델을
cuda (gpu) 에로드 할 것입니다.
4 단계 : 처리를위한 이미지를 전달하십시오
이제 image
를 모델로 전달하고 응답을 생성합시다.
? 입력 이미지
프롬프트 및 시스템 역할 초기화
ollama pull deepseek-r1:1.5b
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입력 처리
출력 :
이미지의 내용은 무엇입니까?
& lt; | Assistant | & gt; : 이미지는 블로그 게시물에 중점을 둔 "최신 기사"라는 섹션을 특징으로합니다. 블로그 게시물은 "DeepSeek Janus Pro 7B에 액세스하는 방법"에 대해 설명합니다. 그리고 추론, 텍스트-이미지 및 명령어 팔로우에서 멀티 모달 AI 기능을 강조합니다. 이미지에는 또한 Deepseek 로고 (돌고래)와 백그라운드의 육각형 패턴도 포함됩니다.
우리는 모델이 이미지에서 텍스트를 읽을 수 있고 이미지에서 DeepSeek의 로고를 발견 할 수 있음을 알 수 있습니다. 초기 인상, 그것은 잘 수행되고 있습니다.
ollama pull deepseek-r1:1.5b
pulling manifest
pulling aabd4debf0c8... 100% ▕████████████████▏ 1.1 GB
pulling 369ca498f347... 100% ▕████████████████▏ 387 B
pulling 6e4c38e1172f... 100% ▕████████████████▏ 1.1 KB
pulling f4d24e9138dd... 100% ▕████████████████▏ 148 B
pulling a85fe2a2e58e... 100% ▕████████████████▏ 487 B
verifying sha256 digest
writing manifest
success
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결론
Deepseek은 AI의 강력한 힘으로 빠르게 떠오르고 있으며 개발자, 연구원 및 일반 사용자를위한 광범위한 모델을 제공합니다. Openai 및 Gemini와 같은 업계 대기업과 경쟁함에 따라 비용 효율적이고 고성능 모델이 광범위하게 채택 될 가능성이 높습니다.
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DeepSeek 모델의 응용은 코딩 지원에서부터 고급 추론 및 멀티 모달 기능에 이르기까지 무한합니다. Ollama 및 Cloud 기반 추론 옵션을 통한 원활한 현지 실행으로 DeepSeek은 AI 연구 개발에서 게임 체인저가 될 준비가되어 있습니다.
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