딥시크(DeepSeek)와 같은 대규모 언어 모델을 로컬 컴퓨터에 설치하고 실행하려면 다음과 같은 단계를 따르면 됩니다. 이 과정은 Python 환경, 딥러닝 프레임워크, 그리고 모델 파일을 다운로드하고 설정하는 것을 포함합니다.

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### 1. **시스템 요구 사항 확인**

- **GPU**: NVIDIA GPU (RTX 2060 이상 권장, CUDA 지원 필수)

- **VRAM**: 모델 크기에 따라 다름 (최소 8GB 이상 권장)

- **RAM**: 16GB 이상 (32GB 이상 권장)

- **저장 공간**: 모델 파일 및 데이터를 저장하기 위해 20GB 이상의 여유 공간 필요

- **운영체제**: Linux 또는 Windows (Linux 권장)

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### 2. **필수 소프트웨어 설치**

#### 1) Python 설치

- Python 3.8 이상 버전을 설치합니다.

  - 공식 웹사이트: [https://www.python.org/](https://ww...

- 패키지 관리자 `pip`가 함께 설치됩니다.

#### 2) CUDA 및 cuDNN 설치 (GPU 사용 시)

- NVIDIA 드라이버를 최신 버전으로 업데이트합니다.

- CUDA Toolkit 및 cuDNN을 설치합니다.

  - CUDA: [https://developer.nvidia.com/cuda-d...

  - cuDNN: [https://developer.nvidia.com/cudnn]...

#### 3) 딥러닝 프레임워크 설치

- PyTorch 또는 TensorFlow를 설치합니다. PyTorch가 권장됩니다.

  - PyTorch 설치 명령어 (CUDA 지원 버전):

    ```bash

    pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu...

    ```

  - TensorFlow 설치 명령어 (CUDA 지원 버전):

    ```bash

    pip install tensorflow[and-cuda]

    ```

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### 3. **딥시크 모델 다운로드 및 설정**

#### 1) 모델 파일 다운로드

- 딥시크 모델은 일반적으로 Hugging Face의 `transformers` 라이브러리를 통해 제공됩니다.

- Hugging Face에서 모델을 다운로드하려면 `transformers` 라이브러리를 설치합니다:

  ```bash

  pip install transformers

  ```

#### 2) 모델 로드

- Python 스크립트에서 모델을 로드합니다. 예를 들어, GPT-2 모델을 로드하는 방법은 다음과 같습니다:

  ```python

  from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

  # 모델 및 토크나이저 로드

  model_name = "deepseek-ai/deepseek-model"  # 딥시크 모델 이름

  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

  # 입력 텍스트 처리

  input_text = "딥시크 모델을 로컬에서 실행합니다."

  inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

  # 모델 실행

  outputs = model.generate(**inputs)

  print(tokenizer.decode(outputs[0]))

  ```

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### 4. **추가 최적화 (선택 사항)**

#### 1) 양자화(Quantization)

- 모델의 VRAM 사용량을 줄이기 위해 양자화를 적용할 수 있습니다.

  ```python

  from transformers import BitsAndBytesConfig

  quantization_config = BitsAndBytesConfig(

      load_in_8bit=True,  # 8비트 양자화

  )

  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, quantization_config=quantization_config)

  ```

#### 2) 오프로딩(Offloading)

- 모델의 일부를 CPU 또는 디스크로 오프로드하여 VRAM 사용량을 줄입니다.

  ```python

  from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

  model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")

  ```

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### 5. **모델 실행**

- 위의 스크립트를 실행하여 모델을 테스트합니다.

- 입력 텍스트를 제공하고 모델의 출력을 확인합니다.

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### 6. **문제 해결**

- **CUDA 오류**: CUDA 및 cuDNN 버전이 PyTorch/TensorFlow와 호환되는지 확인합니다.

- **메모리 부족**: 모델 크기를 줄이거나 양자화를 적용합니다.

- **속도 문제**: GPU가 제대로 인식되고 있는지 확인하고, 필요 시 더 높은 성능의 GPU를 사용합니다.

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### 요약

1. Python, CUDA, 딥러닝 프레임워크를 설치합니다.

2. Hugging Face에서 딥시크 모델을 다운로드합니다.

3. Python 스크립트를 작성하여 모델을 로드하고 실행합니다.

4. 필요 시 양자화 또는 오프로딩을 적용하여 최적화합니다.

이 과정을 통해 딥시크 모델을 로컬 컴퓨터에서 실행할 수 있습니다. 추가 질문이 있으면 언제든지 문의해 주세요!

로컬 설치방법을 물어봤는데 다 답변해줍니다.... 오픈소스라 그런지 소스를 죄다 답변해줌;;;;

딥시크팀은 무슨 괴물을 만들어낸거냐;;;;;;;