Greg Isenberg - DeepSeek R1 - Everything you need to know
Ray Fernando는 AI 모델 Deep Seek의 활용 방법과 데이터 보안 문제를 논의합니다. Deep Seek는 중국에서 개발된 오픈 소스 AI 모델로, 무료로 사용할 수 있으며, ChatGPT와 유사한 수준의 추론 능력을 제공합니다. 그러나 데이터가 중국으로 전송될 수 있어 민감한 정보를 입력할 때 주의가 필요합니다. Ray는 Deep Seek를 로컬에서 실행하는 방법과 다양한 API 제공자를 통해 데이터를 안전하게 처리하는 방법을 설명합니다. 또한, Apollo 앱을 통해 모바일에서도 로컬 모델을 실행할 수 있는 방법을 소개합니다. 이러한 모델을 활용하여 비즈니스 효율성을 높이고, 새로운 스타트업 아이디어를 개발할 수 있는 가능성을 강조합니다.
Key Points:
- Deep Seek는 무료로 사용할 수 있는 오픈 소스 AI 모델이다.
- 데이터 보안을 위해 로컬에서 모델을 실행하거나 안전한 API를 사용해야 한다.
- Apollo 앱을 통해 모바일에서도 로컬 AI 모델을 실행할 수 있다.
- 모델의 다양한 활용 사례를 통해 비즈니스 효율성을 높일 수 있다.
- AI 모델을 활용한 새로운 스타트업 아이디어 개발 가능성을 탐색해야 한다.
Details:
1. 🎙️ Ray Fernando 소개 및 AI 스타트업 🚀
- Ray Fernando는 12년 경력의 전 Apple 엔지니어로 AI 스타트업을 개발 중입니다.
- 그는 Deep Seek R1이라는 새로운 추론 모델을 활용하여 초인적 능력을 제공할 가능성을 탐구하고 있습니다.
- Deep Seek R1 모델은 중국에서 개발되었으며, 오픈 소스로 제공되어 연구와 활용이 가능합니다.
- 이 모델은 ChatGPT의 0.1 모델과 동등한 수준의 추론 능력을 가지고 있으며, 무료로 사용 가능합니다.
- Deep Seek은 무료로 제공되지만 데이터 보안에 주의해야 하며, 특히 비즈니스 사용 시 데이터의 중요성을 강조합니다.
- 모델을 로컬 환경에서 실행하여 개인 비즈니스에 활용할 수 있는 방법을 제안합니다.
2. 🤖 Deep Seek 모델과 챌린지들 💡
- Deep Seek 모델은 중국에 호스팅되어 있어, 데이터 전송 시 지역별 규정 준수가 필수적입니다. 이를 해결하기 위해 웹 UI 사용 또는 로컬 기기에서 실행하여 외부 데이터 전송을 피할 수 있습니다.
- Deep Seek.com을 통해 모델을 사용할 수 있으며, 웹 검색 기능을 활성화할 수 있습니다. 이 모델은 트랜스크립트를 생성하고 분석하여 블로그 포스트 작성 등 자동화 작업을 지원합니다.
- 트랜스크립트는 Grock 엔드포인트로 빠르게 전송됩니다. Advanced chaining prompts를 활용하여 모델의 효율성을 극대화할 수 있습니다.
- 데이터 관리의 중요성을 강조하며, 특히 지역별 규정을 준수하는 것이 중요합니다. 이를 위한 대안으로 로컬 실행이나 웹 UI 사용을 추천합니다.
- 모델 사용 시 데이터 보안을 강화하기 위해 로컬 환경에서의 처리를 권장합니다.
3. 🌐 Deep Seek 사용법 및 데이터 보안 🔒
3.1. 데이터 보안 조치 및 중요성
3.2. 대형 모델 및 로컬 머신 사용 전략
4. 📦 오픈 웹 UI로 모델 실행하기 🖥️
- 사용자는 오픈 웹 UI를 통해 자신의 데이터를 중국으로 보내지 않고도 API에 직접 접근할 수 있는 방법을 제시함.
- 오픈 웹 UI는 ChatGPT와 유사한 인터페이스를 제공하며, API 제공자와의 연결을 통해 모델을 사용할 수 있음.
- Fireworks AI를 사용해 Deep Seek 모델을 호스팅하며, API 키를 획득하여 정확한 모델 문자열을 입력하여 활용 가능함.
- 오픈 웹 UI를 통해 사용자는 Deep Seek 모델을 선택하고, 이전에 입력했던 프롬프트를 복사하여 사용할 수 있음.
- Fireworks AI로 데이터를 전송할 때, 서버 과부하로 인해 응답 지연이 발생할 수 있음.
5. 🌍 데이터 위치 및 모델 성능 비교 📊
- 데이터가 북미에 위치한 클라우드에 저장되며, 중국으로 데이터 전송이 수행됩니다. 이는 데이터 전송 속도에 영향을 미칠 수 있습니다.
- Grok 호스팅 제공자의 속도 차이는 매우 큽니다. 특히 distill된 Llama 70b 모델은 빠르게 응답을 제공합니다.
- Grok API를 사용한 distill된 모델은 거의 즉각적인 응답을 제공하며, 더 큰 모델은 더 많은 세부정보를 제공하지만 시간이 더 걸립니다.
- Grok API의 distill된 모델은 블로그 포스트 형식의 간단한 결과를 제공하며, 더 큰 모델은 더 많은 분석과 세부사항을 포함한 블로그 포스트를 생성합니다.
- 대규모 AI 모델은 사용자 지시사항에 주의하며, 더 정교한 출력을 위해 추가 시간과 비용이 필요합니다.
- 01 Pro와 Deep Seek 추론 모델은 정교한 사용자 지시사항에 세심하게 반응하여, 추가 비용을 들여도 가치가 있습니다.
- 600억 개 이상의 매개변수를 가진 대규모 모델 호스팅을 위한 GPU 및 서비스 수요가 증가하고 있으며, Grok은 distill된 모델로 이에 대응하고 있습니다.
- 사용자들은 데이터 위치를 중요시하며, 북미나 유럽 내에서 데이터를 관리하고 싶어합니다.
6. 🔧 플랫폼 활용 및 프롬프트 최적화 🛠️
6.1. 프롬프트 사용 비용 효율성
6.2. 모델 개선과 미래 전망
7. 🛠️ 로컬 환경에서 모델 실행 준비 🏠
7.1. 프롬프트 생성 및 개선
7.2. 정보 검증
7.3. 개인 정보 보호 주의사항
8. 📱 모바일에서의 AI 모델 사용 📲
- Open Web UI를 사용하여 로컬에서 AI 모델을 실행할 수 있으며, Docker를 설치한 후 단 두 개의 명령어로 컨테이너를 실행할 수 있다.
- NVIDIA GPU 사용 시 'gpus Dall' 명령어를 통해 GPU를 활용하여 효율적으로 모델을 실행할 수 있다.
- 'Single user mode'를 사용하면 로그인 없이 개인 네트워크에서 간편하게 사용할 수 있다.
- 모델을 로컬에 다운로드하기 위해 AMA와 같은 플랫폼을 사용할 수 있으며, 다운로드 후 모델을 쉽게 설치하고 실행할 수 있다.
- 7억 매개변수 모델을 로컬에서 실행하여 대규모 모델에 비해 덜 상세하지만 인상적인 성능을 보인다.
- 모델의 온도 설정을 통해 창의성과 논리성을 조절할 수 있어, 0에 가까운 온도는 논리적 결과를, 1에 가까운 온도는 창의적 결과를 도출한다.
- Fireworks AI를 통해 다양한 모델을 시도해볼 수 있으며, API 키를 통해 연결하여 사용할 수 있다.
- 모델의 양자화 수준(Q4 등)에 따라 메모리 사용량과 지능 수준이 달라진다.
9. ✨ AI 모델의 미래 가능성과 혁신 🌟
9.1. Apollo 앱 소개 및 로컬 모델 실행
9.2. AI 모델의 적합한 활용
9.3. 작은 기기에서의 AI 모델 실행 가능성
10. 💬 마무리 및 AI 활용 팁 🤝
- GPT-4와 Chat GPT의 Omni 모델은 오디오와 톤을 이해하는 능력을 갖추고 있어 협상 상황에서 유용합니다. 예를 들어, 상대방의 호흡 속도와 같은 미세한 차이를 감지하여 고급 협상가가 활용할 수 있는 정보를 제공합니다.
- Omni 모델은 마이크로 표현을 모방하여 상대방의 반응을 분석할 수 있으며, 이는 현재의 추론 모델에서는 얻을 수 없는 능력입니다.
- 데이터 프라이버시를 위해 개인 정보를 보호하는 것이 중요하며, 특정 앱 사용 시 데이터가 중국으로 전송될 수 있음을 경고합니다.
- AI 모델을 로컬에서 실행할 수 있는 다양한 방법을 제공하여 개인 기기에서 직접 AI 모델을 활용할 수 있게 합니다.
- 아이디어가 있는 경우, 프롬프트를 생성하여 원하는 출력을 얻고, 이를 통해 새로운 앱 아이디어를 구상할 수 있습니다.
- 커뮤니티와의 공유를 통해 AI 활용에 대한 새로운 통찰을 얻고, 경험을 나누는 것이 중요합니다.