DeepSeek R1 로컬 실행 가이드

— 설치 방법, 필수 소프트웨어, 최소 하드웨어 요구 사항까지 한눈에 정리

 

최근 AI 언어모델 시장에서는 오픈소스 모델인 DeepSeek R1이 주목받고 있습니다. DeepSeek R1은 뛰어난 추론 능력과 대화형 인터페이스를 자랑하면서도 무료로 공개되어, 데이터 프라이버시와 오프라인 사용 측면에서 많은 관심을 받고 있습니다. 이번 포스팅에서는 DeepSeek R1 모델을 로컬 컴퓨터에서 직접 실행하는 방법을 단계별로 설명하고, 동작을 위한 최소 및 권장 컴퓨터 사양도 함께 안내합니다.

 

최근 인공지능(AI) 분야에서는 오픈소스 언어 모델들이 급격한 발전을 이루며, 다양한 산업과 연구 분야에서 활용되고 있습니다. 특히, 중국의 AI 연구 그룹에서 개발한 DeepSeek R1은 기존의 상용 모델들을 능가하는 추론 능력과 효율성을 자랑하면서도, 누구나 무료로 사용할 수 있는 오픈소스 모델이라는 점에서 큰 주목을 받고 있습니다. DeepSeek R1은 고품질의 감독 학습과 강화 학습을 통해 복잡한 질문에 대해 단계별 사고 과정을 보여주며, 일부는 OpenAI의 모델과 견줄 만한 성능을 발휘한다고 평가합니다.

 

이 글에서는 DeepSeek R1 모델을 클라우드가 아닌 로컬 컴퓨터 환경에서 직접 실행하는 방법에 대해 자세히 다루고자 합니다. 로컬 실행 방식은 데이터 프라이버시를 강화하고, 인터넷 연결 없이도 언제 어디서나 AI 모델을 활용할 수 있다는 큰 장점이 있습니다. 또한, 사용자가 자신의 하드웨어 자원에 맞게 모델 크기를 선택하고 커스터마이징할 수 있어, 비용 부담을 줄이면서도 높은 자유도를 제공한다는 점이 매력적입니다.

 

이 가이드는 DeepSeek R1의 기술적 배경과 특징, 그리고 시스템 요구 사항 및 설치 전 준비 사항 등 기본적인 사항부터 시작해, 실제 모델을 설치하고 실행하는 단계별 방법, 그리고 성능 최적화 및 문제 해결에 이르기까지 전반적인 내용을 포괄합니다. 독자들은 이 글을 통해 DeepSeek R1 모델을 자신의 PC에 성공적으로 설치하고 활용하는 데 필요한 모든 정보를 한눈에 확인할 수 있으며, 향후 AI 모델을 직접 운용해보고자 하는 분들께 실질적인 도움을 받을 수 있을 것입니다.

 

 

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1. DeepSeek R1 모델이란?

DeepSeek R1은 중국의 AI 연구 그룹이 개발한 오픈소스 대형 언어모델로, 기존의 상용 모델들과 견줄 만한 성능을 보입니다.

• 특징:
  • 오픈소스: 누구나 코드 수정 및 파인튜닝 가능
  • 추론 능력: 복잡한 질문에 대한 단계별 사고 과정을 보여줌
  • 데이터 프라이버시: 로컬에서 실행하면 외부 서버로 데이터 전송 없이 사용할 수 있음

 

DeepSeek R1은 중국의 AI 연구 그룹에서 개발한 오픈소스 대형 언어 모델로, 최신 자연어 처리 기술과 효율적인 연산 전략을 접목해 만들어졌습니다. 이 모델은 다음과 같은 특징들을 가지고 있습니다.

• 기반 및 개발 배경:
  DeepSeek R1은 기존의 대형 베이스 모델(DeepSeek-V3)에서 파생되었으며, 고품질의 인간 레이블 데이터에 의한 감독 학습(Supervised Fine-Tuning, SFT)과 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)을 통해 더욱 정교한 추론 능력을 갖추도록 개선되었습니다. 이를 통해 복잡한 질문에 대해 단계별 사고(Chain-of-Thought)를 자연스럽게 표현하고, 중간 과정의 오류를 스스로 교정하는 기능을 보여줍니다.
  
  
• 효율적 연산 및 경량화:
  기존의 트랜스포머 기반 모델들이 많은 계산 자원과 GPU 메모리를 요구하는 반면, DeepSeek R1은 동적 양자화(dynamic quantization) 및 혼합 정밀도 계산(mixed-precision computation) 등의 기술을 도입하여 모델 크기를 줄이고 효율성을 높였습니다. 예를 들어, 일부 레이어는 저비트(bit) 정밀도로 처리함으로써 메모리 사용량을 획기적으로 절감하면서도, 전체적인 성능은 유지하거나 개선하는 데 성공했습니다.
  
  
• 오픈소스 및 커스터마이징:
  DeepSeek R1은 MIT 라이선스 하에 공개되어 누구나 자유롭게 코드에 접근하고 수정할 수 있습니다. 이로 인해 개발자 및 연구자들은 자신의 용도에 맞게 모델을 파인튜닝하거나, 새로운 기능을 추가하는 등 다양한 방식으로 활용할 수 있습니다. 또한, 다양한 파라미터 버전(예: 7B, 8B, 14B 등)이 제공되어, 사용자의 하드웨어 사양과 용도에 따라 적절한 모델을 선택할 수 있는 유연성을 제공합니다.

이와 같이 DeepSeek R1은 높은 추론 성능과 효율적인 자원 사용, 그리고 개방성을 모두 갖춘 차세대 언어 모델로 주목받고 있습니다.

 

 

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2. 로컬 실행의 장점

로컬 환경에서 DeepSeek R1을 실행하는 주요 이유는 다음과 같습니다.

• 개인정보 보호: 웹이나 클라우드 기반 모델과 달리, 모든 데이터가 내 컴퓨터 내에서 처리되므로 개인정보 유출 위험이 줄어듭니다.
• 오프라인 사용: 인터넷 연결 없이도 모델을 사용할 수 있어, 네트워크 환경에 구애받지 않습니다.
• 비용 절감 및 확장성: API 사용료나 클라우드 비용 없이 모델을 직접 구동하며, 필요에 따라 파인튜닝 및 커스터마이징이 가능합니다.

DeepSeek R1을 로컬 환경에서 실행하는 것에는 여러 가지 중요한 이점이 있습니다. 여기에는 주로 데이터 보안, 오프라인 접근성, 비용 절감, 그리고 사용자 맞춤형 확장성 등이 포함됩니다.

• 개인정보 보호 및 데이터 보안:
  로컬에서 모델을 실행하면 사용자가 입력한 모든 데이터가 외부 서버로 전송되지 않고, 자신의 컴퓨터 내에서만 처리됩니다. 이는 특히 민감한 정보나 개인정보를 다루는 경우 큰 장점으로 작용하며, 기업이나 개인 사용자 모두에게 데이터 유출 위험을 최소화하는 효과를 줍니다.
• 오프라인 사용 및 안정성:
  한 번 모델을 다운로드하고 로컬에 설치해두면, 인터넷 연결 없이도 언제든지 사용할 수 있습니다. 네트워크 장애나 연결 지연 없이 안정적인 환경에서 AI 모델을 활용할 수 있다는 점은, 특히 현장 작업이나 보안상 네트워크 접속을 제한해야 하는 상황에서 매우 유용합니다.
• 비용 절감:
  클라우드 기반의 AI 서비스나 API를 이용할 경우, 사용량에 따라 추가 비용이 발생할 수 있습니다. 반면 로컬 실행은 한 번의 설치 비용(또는 필요한 하드웨어 투자) 이후에는 추가 비용 없이 자유롭게 사용할 수 있으므로, 장기적으로 운영 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
• 유연성과 커스터마이징:
  로컬 환경에서는 사용자가 직접 모델의 설정값이나 파라미터, 인터페이스 등을 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 작업에 최적화된 파인튜닝을 적용하거나, 외부 애플리케이션과 연동하는 등 다양한 커스터마이징이 가능하며, 자신의 워크플로우에 맞게 최적의 AI 환경을 구축할 수 있습니다.
• 실험 및 연구 환경으로의 활용:
  연구자나 개발자는 로컬 환경에서 직접 모델을 수정하거나, 새로운 알고리즘을 실험할 수 있습니다. 오픈소스 모델의 특성을 활용해 다양한 실험을 진행하고, 그 결과를 바로 확인할 수 있는 점은 로컬 실행의 또 다른 큰 장점입니다.

이처럼 로컬 실행은 데이터 보안 강화, 오프라인 접근성, 경제적 효율성 및 높은 유연성을 제공함으로써, 개인 사용자와 기업 모두에게 매력적인 선택지가 됩니다.

 

 

 

 

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3. 시스템 요구 사항

DeepSeek R1 모델은 선택한 파라미터 크기에 따라 요구되는 하드웨어 사양이 달라집니다. 일반적으로 많이 사용되는 소형/Distilled 모델과 중형 이상의 모델에 대해 아래와 같이 정리할 수 있습니다.

 

3-1. 소형 모델 (예: 7B ~ 8B)

• GPU (그래픽 카드):
  • 최소 VRAM: 8GB
  • 예시: NVIDIA RTX 3060, RTX 3070 등
  • 소형 모델은 상대적으로 낮은 VRAM으로도 원활하게 실행되며, 단일 GPU에서 추론이 가능함
• RAM (시스템 메모리):
  • 최소: 16GB
  • 권장: 32GB 이상
  • 모델 로딩, 활성화 값 및 기타 버퍼 메모리 사용을 고려하여 여유 메모리가 필요
• CPU:
  • 최신 세대의 멀티코어 프로세서 (예: Intel i5 / AMD Ryzen 5 이상)
  • 추론 및 데이터 전처리 작업 시 안정적인 성능 보장
• 스토리지:
  • 모델 파일 다운로드 및 캐시, 로그 등을 위해 최소 10GB 이상의 SSD 공간 권장
  • 빠른 읽기/쓰기가 가능해야 모델 로딩 시간이 단축됨
• 운영체제:
  • Windows, macOS, Linux 등 다양한 플랫폼 지원
  • 각 운영체제에 맞는 드라이버와 필수 라이브러리가 사전에 설치되어 있어야 함

3-2. 중형 이상 모델 (예: 14B 이상)

• GPU:
  • 최소 VRAM: 16GB 이상
  • 예시: NVIDIA RTX 4090, 또는 데이터 센터급 GPU (예: NVIDIA A100, H100 등)
  • 대형 모델은 한 개의 GPU로는 감당하기 어려울 수 있으므로, 다중 GPU 구성(병렬 처리)도 고려해야 함
• RAM:
  • 최소: 32GB 이상
  • 권장: 64GB 이상
  • 모델의 파라미터와 활성화 데이터를 처리하기 위한 충분한 메모리 확보가 필수
• CPU:
  • 고성능 멀티코어 프로세서 (예: Intel i7/i9, AMD Ryzen 7/9 또는 그 이상)
  • 대형 모델 실행 시 데이터 병렬 처리 및 입출력 처리에 많은 부하가 발생할 수 있음
• 스토리지:
  • 대형 모델의 경우, 모델 파일 크기가 수십 기가바이트에 이를 수 있으므로 빠른 SSD와 충분한 여유 공간이 필요함
  • 읽기/쓰기 속도가 중요한 요소로 작용
• 운영체제:
  • Windows, macOS, Linux 모두 지원하나, 최신 드라이버와 라이브러리 호환성을 반드시 확인해야 함

또한, 모델의 양자화(quantization) 옵션이나 정밀도(FP16, INT8 등) 설정에 따라 VRAM과 RAM 사용량이 달라질 수 있으므로, 여유 자원을 확보해 두면 안정적인 실행 환경을 마련할 수 있습니다.

 

 

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4. 설치 전 준비 사항

DeepSeek R1을 로컬에서 실행하기 위해서는 다음과 같은 소프트웨어와 도구가 필요합니다.

4-1. 운영체제 및 필수 소프트웨어

• 운영체제 선택:
  • Windows, macOS, Linux 중 사용자가 익숙한 환경을 선택
  • 각 OS에 맞는 최신 업데이트 및 보안 패치를 적용
• Ollama 설치:
  • DeepSeek R1 모델 관리 및 실행을 위한 주요 도구로, Ollama 공식 웹사이트에서 다운로드
  • 설치 후 터미널 또는 명령 프롬프트에서 ollama -v 명령어로 정상 설치 여부 확인
• Docker (선택 사항):
  • Open-WebUI 등 GUI 기반의 실행 환경을 구축하고자 할 경우 사용
  • 최신 버전의 Docker Desktop과 Docker Compose를 설치하여 컨테이너 기반의 실행 환경 구성
  • Docker를 사용하면 시스템 간의 환경 차이를 최소화하여 일관된 실행 결과를 기대할 수 있음
• LM Studio (Windows 사용자 추천):
  • 터미널 사용이 익숙하지 않은 사용자를 위해 GUI 기반의 모델 관리 도구
  • LM Studio를 통해 손쉽게 DeepSeek R1 모델을 다운로드 및 실행 가능

4-2. 하드웨어 점검 및 사전 설정

• GPU 드라이버 업데이트:
  • 최신 GPU 드라이버 설치로 최적의 성능과 안정성 확보
  • NVIDIA 또는 AMD의 최신 드라이버 다운로드 후 설치
• 메모리 및 스토리지 확보:
  • 요구 사항에 맞는 충분한 RAM과 SSD 공간 확보
  • 모델 다운로드 및 임시 데이터 저장을 위해 여유 공간을 미리 확인
• 시스템 최적화:
  • 백그라운드에서 불필요한 프로그램 종료
  • 전원 관리 설정을 고성능 모드로 변경하여 CPU 및 GPU 성능 최적화

4-3. 네트워크 및 기타 환경 준비

• 네트워크 연결 상태:
  • 초기 모델 다운로드 시 안정적인 인터넷 연결 필요
  • 다운로드 후 오프라인 환경에서도 실행할 수 있으므로, 네트워크 불안정 시 참고
• 환경 변수 및 API 설정:
  • 필요 시, 모델 실행과 관련된 환경 변수나 API 키 등을 미리 설정해 두면 자동화된 실행이 용이함
  • 예를 들어, Docker 환경에서는 컨테이너 내부 설정 파일을 미리 구성

 

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5. DeepSeek R1 설치 및 실행 단계

아래는 Ollama를 활용한 DeepSeek R1 모델 설치 및 실행 방법을 단계별로 정리한 내용입니다.

5-1. Ollama 설치 및 확인

1. Ollama 다운로드 및 설치:
   • Ollama 공식 홈페이지에서 운영체제에 맞는 설치 파일을 다운받습니다.
2. 설치 확인:
   • 터미널 또는 명령 프롬프트를 열고 아래 명령어 실행
      

     ollama -v

      
   • 버전 번호가 출력되면 정상적으로 설치된 것입니다.

 

5-2. DeepSeek R1 모델 다운로드

1. 모델 검색:
   • Ollama 앱 또는 CLI에서 Models 탭을 열고 “deepseek” 키워드로 검색합니다.
2. 모델 선택:
   • 사용하려는 모델 크기(예: 7B, 8B, 14B 등)를 확인한 후 선택합니다.
     • 예를 들어, 8B 모델은 “deepseek-r1:8b”와 같이 표기됩니다.
3. 모델 다운로드 실행:
   • 터미널에서 아래 명령어를 입력합니다.
      

      

     ollama run deepseek-r1:8b

      
   • 모델 파일(약 4~5GB)이 다운로드되며, 완료 후 바로 로컬에서 실행됩니다.

 

5-3. 모델 실행 및 테스트

• 실행 확인:
  • 다운로드가 완료되면 프롬프트가 나타나고, 아래와 같이 질문을 입력할 수 있습니다. 
  • 
    
    > Prompt: DeepSeek R1이란 무엇인가요? << Response: DeepSeek R1은…
• 오프라인 사용:
  • 한번 다운로드된 모델은 인터넷 연결 없이도 동작합니다.

5-4. GUI 환경 활용 (선택 사항)

1. Docker 및 Open-WebUI 사용:
   • 터미널 기반의 인터페이스가 부담스럽다면, Docker를 활용해 Open-WebUI 같은 GUI 기반 실행 환경을 구축할 수 있습니다.
   • Docker Compose 파일을 작성하여 Ollama와 Open-WebUI를 함께 실행하면, 브라우저를 통해 직관적으로 모델을 제어할 수 있습니다.
   • 예를 들어, docker-compose.yml 파일에 Ollama와 Open-WebUI 설정을 추가한 후
     
     docker-compose up
     
     명령어를 실행하면 GUI 환경에서 모델을 선택하고 프롬프트를 입력할 수 있습니다.

LM Studio (Windows 사용자 추천):

• 터미널 대신 직관적인 인터페이스를 원하는 경우, LM Studio와 같은 GUI 도구를 이용하여 DeepSeek R1 모델을 다운로드하고 실행할 수 있습니다.

이처럼 단계별 설치와 실행 과정을 통해 DeepSeek R1 모델을 손쉽게 로컬 컴퓨터에서 구동할 수 있으며, 필요한 경우 GUI 도구를 활용하여 더욱 편리하게 관리할 수 있습니다.

 

 

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6. 추가 팁 및 주의사항

DeepSeek R1 모델을 로컬 환경에서 효과적으로 사용하기 위한 추가 팁과 주의사항은 다음과 같습니다.

6-1. 모델 크기 및 자원 관리

• 모델 크기 선택:
  • 자신의 하드웨어 사양에 맞는 모델 파라미터 크기를 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, GPU VRAM이 8GB인 경우 7B~8B 모델을 사용하는 것이 안정적이며, 14B 이상의 모델은 더 높은 VRAM과 RAM이 필요합니다.
• 양자화 옵션 활용:
  • 동적 양자화(dynamic quantization)나 FP16, INT8 등의 정밀도 옵션을 적용하면, 메모리 사용량을 줄이고 실행 속도를 개선할 수 있습니다.
• 배치 크기 조절:
  • 모델 실행 중 다량의 데이터를 한꺼번에 처리할 경우, 배치 크기를 줄여 메모리 오버헤드를 방지할 수 있습니다.

6-2. 성능 최적화 및 시스템 업데이트

• GPU 드라이버 및 소프트웨어 업데이트:
  • 최신 GPU 드라이버와 소프트웨어(예: Ollama, Docker 등)를 사용하면 안정적인 성능을 보장받을 수 있습니다.
• 시스템 최적화:
  • 백그라운드에서 불필요한 프로그램을 종료하고, 전원 관리 설정을 고성능 모드로 변경하면 CPU와 GPU의 성능을 최대한 활용할 수 있습니다.
• 디스크 I/O 속도 개선:
  • SSD와 같이 빠른 저장장치를 사용하여 모델 파일 로딩 및 캐시 처리를 최적화하면 전체 실행 속도가 향상됩니다.

6-3. 환경 설정 및 문제 해결

• 환경 변수 설정:
  • Docker나 기타 도구를 사용할 경우, 환경 변수 및 설정 파일을 미리 구성하여 자동화된 실행을 준비하면 편리합니다.
• 로그 및 오류 모니터링:
  • 모델 실행 중 오류나 문제 발생 시, 콘솔 로그 또는 Docker 로그를 확인하여 원인을 분석하고 필요한 설정을 조정합니다.
• 커뮤니티 및 문서 활용:
  • DeepSeek R1과 관련된 최신 정보나 문제 해결 방법은 GitHub, 포럼, 블로그 등 커뮤니티 자료를 참고하는 것이 좋습니다. 특히 오픈소스 프로젝트는 사용자들의 피드백과 경험을 통해 빠르게 개선되는 경우가 많습니다.

6-4. 보안 및 데이터 관리

• 데이터 프라이버시:
  • 로컬 실행의 큰 장점인 데이터 보안을 최대한 활용하기 위해, 외부 네트워크에 불필요한 데이터 전송이 없도록 설정을 점검합니다.
• 백업 및 업데이트:
  • 모델 파일 및 설정 정보를 정기적으로 백업하고, 새로운 버전이나 업데이트가 출시되면 바로 적용하여 보안 및 성능 면에서 최신 상태를 유지합니다.

 

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7. 마무리

DeepSeek R1 모델을 로컬에서 실행하면 개인정보 보호와 오프라인 사용, 비용 절감 등 여러 가지 장점을 누릴 수 있습니다.
이 가이드를 따라 Ollama(또는 LM Studio, Docker 등)를 활용해 직접 모델을 설치하고 테스트해 보세요.
모델의 크기와 성능은 사용자의 하드웨어에 맞게 선택할 수 있으니, 자신의 시스템 사양에 맞는 최적의 설정을 찾는 것이 중요합니다.

 

DeepSeek R1 모델은 차세대 오픈소스 언어 모델로서, 뛰어난 추론 능력과 효율적인 자원 활용, 그리고 높은 커스터마이징 가능성을 갖추고 있습니다. 이번 가이드를 통해 살펴본 것처럼, 로컬 실행 환경을 구축하면 데이터 보안과 프라이버시를 철저히 유지할 수 있으며, 인터넷 연결에 의존하지 않고도 안정적으로 AI 서비스를 운영할 수 있습니다. 특히, 개인 사용자와 소규모 개발자에게는 클라우드 비용 부담 없이 자유롭게 AI 기능을 체험하고 응용할 수 있는 매우 유용한 방법이 될 것입니다.

 

또한, DeepSeek R1은 다양한 파라미터 버전과 양자화 옵션을 제공하여, 자신의 하드웨어 성능에 맞게 최적의 모델을 선택하고, 필요에 따라 성능을 더욱 향상시킬 수 있는 유연성을 보입니다. 설치 과정에서 Ollama, Docker, 또는 LM Studio와 같은 도구들을 적절히 활용하면, GUI 기반의 직관적인 인터페이스를 통해 복잡한 명령어 입력 없이도 쉽게 모델을 실행할 수 있습니다.

 

결론적으로, DeepSeek R1의 로컬 실행은 AI 기술을 보다 안전하고 효율적으로 활용할 수 있는 실질적인 대안임이 분명합니다. 앞으로도 AI 모델의 발전과 함께 로컬 실행 환경을 구축하는 방법이 더욱 다양해지고 개선될 것으로 기대되며, 이 글이 여러분이 직접 DeepSeek R1을 체험하고 자신만의 AI 환경을 구축하는 데 큰 도움이 되기를 바랍니다.