CometAPI로 DeepSeek R1을 로컬로 실행하는 방법? 단계별 가이드

CometAPI
AnnaMar 28, 2025
CometAPI로 DeepSeek R1을 로컬로 실행하는 방법? 단계별 가이드

강력한 AI 모델을 로컬에서 실행하면 데이터에 대한 제어력이 커지고 대기 시간이 줄어들며, 특히 수요가 많은 프로젝트를 작업할 때 비용 효율성이 높아질 수 있습니다. **딥시크 R1**자연어 처리(NLP) 작업을 위해 설계된 최첨단 언어 모델인 ,도 예외는 아닙니다. 원스톱 액세스 도구 직접 인터페이스하기 위해 딥시크 API사용자는 최소한의 설정으로 로컬 컴퓨터에서 DeepSeek R1을 쉽게 통합, 관리 및 실행할 수 있습니다.

이 기사에서는 다음을 실행하는 방법을 살펴보겠습니다. DeepSeek R1 로컬 사용 코멧API, DeepSeek API를 위한 원스톱 액세스 도구입니다. 설치, 구성 및 실제 사용 방법을 다루어 클라우드 배포나 Ollama와 같은 타사 런타임의 복잡성 없이 DeepSeek R1의 모든 기능을 활용할 수 있도록 합니다.

딥시크 R1

DeepSeek R1이 무엇인가요?

DeepSeek R1은 텍스트 생성, 요약, 질의응답과 같은 자연어 처리(NLP) 작업을 위해 설계된 고급 AI 모델입니다. 트랜스포머 기반 아키텍처를 기반으로 구축되어 강력한 언어 이해 및 생성 기능을 제공합니다. DeepSeek R1은 오픈 소스이므로 미세 조정 및 사용자 정의가 가능하여 개발자에게 유연한 솔루션입니다.

CometAPI란 무엇인가요?

The 코멧API DeepSeek API와 상호 작용하는 과정을 단순화하도록 설계된 유틸리티 또는 인터페이스입니다. HTTP 요청을 수동으로 구성하거나 여러 라이브러리를 처리하는 대신, 이 도구는 복잡성의 대부분을 추상화하여 DeepSeek의 기능에 액세스하는 간단하고 사용자 친화적인 방법을 제공합니다.

원스톱 액세스 도구의 주요 기능은 다음과 같습니다.

  • 통합 인터페이스: API 호출을 시작하고 관리하기 위한 간단한 명령이나 스크립트입니다.
  • API 키 관리: 인증을 안전하게 처리하므로 사용자가 키나 토큰을 직접 처리할 필요가 없습니다.
  • 로컬 액세스: 로컬 머신이나 자체 호스팅 서버에서 모델을 실행하는 것을 용이하게 합니다.

CometAPI를 사용하여 DeepSeek R1 설정

1단계. 필수 조건

DeepSeek R1 및 CometAPI를 설치하기 전에 시스템이 다음 요구 사항을 충족하는지 확인하세요.

  • 운영 체제 : Windows, macOS 또는 Linux
  • 하드웨어: 최소 16GB RAM(최적의 성능을 위해 32GB 이상 권장)
  • GPU(선택 사항): 가속을 위한 CUDA 지원이 있는 전용 NVIDIA GPU
  • 파이썬 : 버전 3.8 이상

2단계. 종속성 설치

상호 작용하려면 딥시크 API 직접 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. Python에서 API 상호 작용을 위한 가장 일반적인 라이브러리는 다음과 같습니다. requests 또는 DeepSeek에서 제공하는 SDK(가능한 경우).

먼저, 설치 requests API에 HTTP 요청을 하려면(SDK를 사용하지 않는 경우):

pip install requests

3단계. DeepSeek R1을 로컬로 설정(사전 구성된 API 사용)

당신이 활용하고 있다면 클라우드 호스팅 또는 내부 DeepSeek API, 당신에게 필요한 것은 API URL 및 인증 자격 증명 (API 키 또는 토큰). API 문서 빠르게 시작할 수 있도록 구체적인 정보를 제공해 드립니다.

CometAPI에서 DeepSeek R1 API를 호출하는 방법

  • 1.로그인 에 코메타피닷컴. 아직 당사 사용자가 아니신 경우 먼저 등록해 주시기 바랍니다.
  • 2.액세스 자격 증명 API 키 가져오기 인터페이스의. 개인 센터의 API 토큰에서 "토큰 추가"를 클릭하고 토큰 키: sk-xxxxx를 가져와 제출합니다.
    1. 이 사이트의 url을 얻으세요: https://api.cometapi.com/
    1. API 요청을 보낼 DeepSeek R1 엔드포인트를 선택하고 요청 본문을 설정합니다. 요청 메서드와 요청 본문은 다음에서 가져옵니다. 우리 웹사이트 API 문서. 저희 웹사이트는 귀하의 편의를 위해 Apifox 테스트도 제공합니다.
    1. API 응답을 처리하여 생성된 답변을 얻습니다. API 요청을 보낸 후 생성된 완료를 포함하는 JSON 객체를 받게 됩니다.

자세한 내용은 다음을 참조하세요. 딥시크 R1 API.

4단계: DeepSeek R1 API에 액세스

이제 로컬 또는 원격 서버에 요청을 보내 DeepSeek R1 API와 상호 작용하게 됩니다.

Python의 기본 사용법 requests:

1.API 엔드포인트와 매개변수 정의:

교체 localhost CometAPI API URL을 사용합니다.(예시 엔드포인트: http://localhost:8000/v1/generate.)

다른 클라이언트는 다음 주소를 시도해야 할 수도 있습니다.

2.요청 준비: 기본 텍스트 생성 요청의 경우 API에 프롬프트를 보내고 응답을 받습니다.

API와 상호작용하는 간단한 Python 스크립트는 다음과 같습니다.

import requests

# Replace with your API endpoint

api_url = "http://localhost:8000/v1/generate"  # Local or cloud-hosted endpoint

# Replace with your actual API key (if needed)

headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}

# Define the request payload

payload = {
    "model": "deepseek-r1",
    "prompt": "Hello, what is the weather like today?",
    "max_tokens": 100,
    "temperature": 0.7
}

# Send the POST request to the API

response = requests.post(api_url, json=payload, headers=headers)

# Handle the response

if response.status_code == 200:
    print("Response:", response.json())
else:
    print(f"Error {response.status_code}: {response.text}")

요청 매개변수에 대한 설명:

  • model: 모델명은 다음과 같습니다. deepseek-r1 이 경우
  • prompt: 모델에게 답변을 요청하기 위해 보내는 텍스트나 질문입니다.
  • max_tokens: 응답의 최대 길이.
  • temperature: 모델 응답의 창의성을 제어합니다(값이 높을수록 무작위성이 높아짐).
  • 인증: API 키를 요청 헤더에 포함합니다.

5단계: 응답 처리

API의 응답에는 일반적으로 모델의 생성된 출력이 포함됩니다. 애플리케이션 요구 사항에 따라 이 데이터를 인쇄하거나 처리할 수 있습니다. 이전 예에서 출력은 직접 인쇄됩니다. 다음은 응답 형식 예입니다.

{
  "generated_text": "The weather today is sunny with a slight chance of rain in the afternoon."
}

이 출력을 구문 분석하여 응용 프로그램에서 적절하게 사용할 수 있습니다.

6단계: 최적화 및 문제 해결

1. 성능 최적화

로컬에서 DeepSeek R1을 실행하는 경우 GPU, 하드웨어 가속을 사용하고 있는지 확인하세요. 클라우드 호스팅 설정의 경우 공급자가 GPU 가속 또는 고성능 구성을 지원하는지 확인하세요.

메모리 문제가 발생하는 경우 다음을 조정하는 것을 고려하세요. max_tokens 매개변수 또는 요청의 배치 크기를 줄이는 것입니다.

2. 문제 해결

  • 오류 500/503: 이러한 오류는 일반적으로 서버 측에 문제가 있음을 나타냅니다(예: 로컬 서버가 다운되었거나 모델이 올바르게 로드되지 않음).
  • 타임 아웃: 로컬 머신에 DeepSeek R1 모델을 처리할 수 있는 충분한 리소스(CPU, GPU, RAM)가 있는지 확인하세요. 더 작은 모델을 사용하거나 요청 매개변수를 조정하는 것을 고려하세요.

결론

Ollama를 사용하여 DeepSeek R1을 로컬에서 실행하는 것은 데이터 프라이버시와 시스템 성능에 대한 완전한 제어를 유지하면서 AI를 활용하는 강력한 방법입니다. 이 가이드에 설명된 단계를 따르면 특정 요구 사항에 맞게 DeepSeek R1을 설치, 구성 및 최적화할 수 있습니다. 개발자, 연구자 또는 AI 애호가이든 이 설정은 고급 언어 모델을 로컬에서 탐색하고 배포하기 위한 안정적인 기반을 제공합니다.

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