2. 사용 하려는 AI 모델 선택 과정

AI 모델 선택 가이드: 라마 3 vs 딥시크 r1 비교 분석

📋 들어가며

AI 모델을 선택할 때는 여러 요소를 고려해야 합니다. 이 글에서는 최근 진행한 AI 모델 선택 과정과 각 모델의 특징, 그리고 최종 결정에 이르기까지의 분석 내용을 공유하고자 합니다.

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🔍 초기 선택지: API 기반 모델

처음에는 API 기반 서비스 중에서 선택하려 했습니다.

모델	장점	단점
OpenAI API	• 안정적인 성능 • 다양한 모델 옵션 • 풍부한 문서화	• 상대적으로 높은 비용 • 데이터 프라이버시 우려
라마 3 API	• 메타의 최신 모델 • 경쟁력 있는 성능 • 상대적으로 저렴한 비용	• OpenAI에 비해 제한된 기능

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🆕 새로운 변수: 딥시크(DeepSeek) r1의 등장

선택 과정 중에 딥시크 r1이라는 새로운 오픈소스 모델이 등장했습니다. 이는 선택의 폭을 넓혀주었습니다.

특징	Llama 3.3	DeepSeek-R1
별칭	Llama 3.3 70B	-
설명	최첨단 다국어 오픈소스 대형 언어 모델	고급 추론 및 코드 생성용 오픈소스 모델
출시일	2024년 12월 6일	2025년 1월 20일
개발사	Meta	DeepSeek
주요 사용 사례	연구, 상업적 활용, 챗봇	과학적 연구, 문제 해결, 프로그래밍 작업
컨텍스트 윈도우	128k 토큰	64k 토큰
최대 출력 토큰	-	8k 토큰
지식 cutoff	2023년 12월	-

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🧠 모델 특성 비교: 추론 vs 비추론

두 모델의 가장 큰 차이점은 추론 능력에 있습니다.

특성	라마 3 (비추론 모델)	딥시크 r1 (추론 모델)
속도	⭐⭐⭐⭐⭐ (매우 빠름)	⭐⭐⭐ (보통)
추론 능력	⭐⭐⭐ (보통)	⭐⭐⭐⭐⭐ (우수)
복잡한 작업 처리	⭐⭐⭐ (보통)	⭐⭐⭐⭐ (우수)
리소스 요구사항	낮음-중간	중간-높음

📊 모델 유형별 특징

비추론 모델 (라마 3)

• ⚡ 빠른 응답 시간
• 💬 단순한 질의응답에 적합
• 🔋 리소스 소모가 적음

추론 모델 (딥시크 r1)

• 🧩 논리적 사고 과정이 필요한 작업에 강점
• 🔍 복잡한 문제 해결 능력이 우수
• 💻 더 많은 컴퓨팅 리소스 필요

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📏 모델 크기와 선택의 폭

라마 3와 딥시크 r1은 모델 크기에서도 차이가 있습니다.

📊 라마 3 모델 크기 옵션:
  • 8B (기본)
  • 17B (중간)
  • 70B (대형)

📊 딥시크 r1 모델 크기 옵션:
  • 7B (기본)
  • 32B (중간-대형)

💡 핵심 차이점: 라마 3은 17B에서 바로 70B로 점프하는 반면, 딥시크 r1은 32B 옵션을 제공합니다. 이는 중간 규모의 하드웨어에서 최적의 성능을 내고자 하는 사용자에게 중요한 차이점입니다.

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💻 하드웨어 고려사항

모델 선택에는 가용 하드웨어도 중요한 요소입니다.

하드웨어 사양	권장 모델 크기	양자화 옵션
RTX 3060 (12GB)	~7B	4-bit 필수
RTX 3080 (10GB)	~13B	4-bit 권장
RTX 3090 (24GB)	~32B	4-bit 권장
RTX 4090 (24GB)	~32B	8-bit 가능

🖥️ 내 시스템 사양

• CPU: AMD 7950X3D
• GPU: NVIDIA RTX 3090
• RAM: 64GB
• SSD: 500GB

🔍 분석: 이 사양에서는 32B 모델을 4비트 양자화로 구동할 수 있어, 딥시크 r1 32B가 최적의 선택이었습니다.

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🔄 양자화(Quantization)의 영향

양자화는 모델 크기를 줄이고 추론 속도를 높이는 기술입니다.

양자화 수준	메모리 사용량	성능 손실	속도 향상
FP16 (기본)	100%	없음	기준선
8-bit	~50%	미미함	~1.3x
4-bit	~25%	약간 있음	~1.5-2x

💡 핵심 포인트: 4비트 양자화를 적용하면 32B 모델도 24GB VRAM에서 구동 가능합니다.

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✅ 최종 결정: 딥시크 r1 32B (4비트 양자화)

여러 요소를 종합적으로 고려한 결과, 딥시크 r1 32B 모델을 4비트 양자화하여 사용하기로 결정했습니다.

🎯 결정 요인

1. 추론 능력이 우수한 모델 필요
2. 가용 하드웨어의 한계 내에서 최대 성능 추구
3. 오픈소스 모델의 자유로운 활용 가능성
4. 32B 크기가 제공하는 성능과 리소스 요구사항의 균형

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🛠️ 실제 구현 단계

1. 딥시크 r1 32B 모델 다운로드
2. llama.cpp 또는 텍스트 생성 웹 UI를 통한 4비트 양자화 적용
3. 로컬 환경에서 모델 구동 및 성능 테스트
4. 필요에 따라 파라미터 조정

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📝 결론

AI 모델 선택은 단순한 성능 비교를 넘어 하드웨어 제약, 사용 목적, 그리고 모델의 특성을 종합적으로 고려해야 합니다. 이 글이 여러분의 AI 모델 선택에 도움이 되길 바랍니다.

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📚 추천 참고 자료

• 딥시크 r1 공식 문서
• 라마 3 기술 보고서
• 양자화 기법 비교 연구
• 로컬 LLM 구동 가이드

참고
해당 글은 직접 작성한 내용을 AI를 통해 가다듬는 방식으로 작성되었습니다.