Novita AI로 DeepSeek R1 0528 미세 조정 혁신하기

특정 도메인에서 DeepSeek R1 0528의 잠재력을 완전히 활용하고 싶다면, 미세 조정이 가장 효과적인 방법입니다. 이 모델은 이미 고급 추론, 수학, 코딩에서 뛰어난 성능을 보이지만, 미세 조정을 통해 자연어 생성, 도메인별 전문 지식, 또는 멀티모달 작업과 같은 영역에 특화시킬 수 있습니다. 이 글에서는 DeepSeek R1 0528 미세 조정에 대한 구체적인 가이드를 제공합니다.

DeepSeek R1 0528이 뛰어난 부분은 무엇인가?

모델 카드

• 모델 크기: 685B 파라미터
• 오픈소스: 예
• 아키텍처: Mixture of Experts (MoE)
• 언어 지원: 다국어 (영어와 중국어에 뛰어남)
• 멀티모달 기능: 예 (텍스트-텍스트)
• 훈련: DeepSeek R1의 최신 업데이트는 증가된 컴퓨팅 리소스와 알고리즘적 사후 훈련 최적화를 활용합니다. 이로 인해 추론 깊이와 추론 능력이 크게 향상되었습니다.

모델 성능

벤치마크	DeepSeek R1 0528	다른 모델 대비 높은 점수
AIME 2024	91.4	모든 모델 (OpenAI-o3 제외, 거의 동률)
AIME 2025	87.5	모든 모델
GPQA Diamond	81.0	Qwen3-235B, DeepSeek-R1
LiveCodeBench	73.3	모든 모델
Aider	71.6	Qwen3-235B, DeepSeek-R1
Humanity’s Last Exam	17.7	Qwen3-235B, DeepSeek-R1

• 고급 수학적 추론과 문제 해결에 탁월함
• 강력한 프로그래밍 및 코드 생성 능력 입증
• 복잡한 논리 및 분석 작업을 효과적으로 처리

DeepSeek R1 0528은 이미 수학, 코드, 논리 분야에서 강력하므로, 가장 좋은 미세 조정 방향은 덜 우세한 영역, 즉 자연어 생성, 도메인별 전문 지식, 멀티모달 작업, 또는 안전 및 정렬을 목표로 하는 것입니다. 이렇게 하면 더 다양한 애플리케이션에 유용하고 다재다능한 모델이 됩니다.

미세 조정을 선택해야 하는 경우는 언제인가?

미세 조정은 사전 훈련된 대규모 언어 모델(LLM)을 특정 목적이나 데이터셋에 맞게 조정하여, 목표 작업에 최적의 결과를 제공하는 능력을 향상시키는 과정입니다.

항목	프롬프트 엔지니어링	미세 조정
**핵심 개념 **	일반적인 두뇌에 ** 지시 **하기	전문가 두뇌를 ** 훈련**하기
비용	낮음 (주로 시간 및 토큰)	높음 (데이터 및 컴퓨팅)
**지식 **	모델의 ** 일반적인 ** 지식 사용	사용자의 ** 전문** 지식을 주입
신뢰성	중간; 일관성이 없을 수 있음	높음; 동작이 내재됨

다음 중 귀하의 프로젝트에 가장 적합한 시나리오를 확인하세요.

다음과 같은 경우 미세 조정을 선택해야 합니다:

1. 깊은 도메인 전문성

   • 시나리오: 모델이 회사의 비공개 코드베이스, 방대한 제품 문서, 또는 전문 과학 논문을 학습해야 하는 경우. 이는 공개 인터넷에서는 찾을 수 없는 지식입니다.

2. 엄격한 구조적 신뢰성

   • 시나리오: 애플리케이션에서 모델이 완벽한 JSON 또는 XML을 일관되게 출력해야 하며, 누락된 필드나 추가 대화 텍스트가 없어야 하는 경우.

3. 독특하고 내재된 개성

   • 시나리오: 모델이 특정 브랜드 음성, 가상 캐릭터 스타일, 또는 깊이 통합된 치료적 커뮤니케이션 프레임워크를 채택하도록 하려는 경우.

다음과 같은 경우 프롬프트 엔지니어링을 선택해야 합니다:

1. 일반 작업 수행

   • 시나리오: 이메일 작성, 요약, 번역, 아이디어 브레인스토밍 등에 도움이 필요한 경우.

2. 빠른 프로토타이핑 및 반복

   • 시나리오: 대규모 고품질 데이터셋을 만들 시간이나 리소스 없이 새로운 AI 기능을 빠르게 테스트하려는 경우.

3. 다양한 일회성 작업 처리

   • 시나리오: 고정된 패턴을 따르지 않는 다양한 임시 요청을 모델이 처리해야 하는 경우.

DeepSeek R1 0528 미세 조정에 필요한 것은?

**항목 설명 **	** 단가 (USD)**	** 수량 **	** 합계 (USD)**
NVIDIA A100 80GB GPU	$22,217.71	116	$2,577,251.96
서버 노드 (듀얼 A100)	$50,000	58	$2,900,000
고속 네트워킹 (InfiniBand)	$100,000	1	$100,000
스토리지 (NVMe SSD, 100TB)	$20,000	1	$20,000
액체 냉각 시스템	$80,000	1	$80,000
전원 공급 장치 및 UPS	$50,000	1	$50,000
랙 인클로저	$10,000	1	$10,000
소프트웨어 라이선스 (OS, 프레임워크)	$10,000	1	$10,000
연간 유지보수 및 지원	$100,000	1	$100,000
전기 (연간, GPU당 700W)	$0.15/kWh	1	$50,000
**총 예상 비용 **			$5,887,251.96

대규모 언어 모델(LLM) 미세 조정은 Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT), 훈련 파라미터 최적화, 데이터 전처리 등 다양한 기술과 전략을 포함합니다. 이러한 방법은 효과적이지만, 전문 기술 팀, 강력한 컴퓨팅 하드웨어, 충분한 시간 등 상당한 인적 및 물적 자원이 필요한 경우가 많습니다. 따라서 안정적이고 비용 효율적인 클라우드 서비스 제공업체를 선택하는 것이 더 효율적인 솔루션이 됩니다.

안정적이고 비용 효율적인 선택: Novita AI Cloud GPU

프로덕션 규모의 배포를 고려할 때, 성능과 비용 간의 완벽한 균형을 찾는 것이 필수적입니다. Novita AI는 업계를 선도하는 가격으로 최고의 제공업체 중에서 가장 저렴한 시간당 전용 H100 및 H200 GPU 요금을 제공하여 최소 비용으로 최대 컴퓨팅 성능을 제공합니다!

제공업체	A100 (1카드/시간)	H100 (1카드/시간)	H200 (1카드/시간)
Novita AI	$1.6	$2.41	$2.99
Fireworks AI	$2.9	$5.80	$9.99
Friendli AI	$2.9	$4.90	$5.90
Deepinfra	$1.5	$2.40	$3.00

배포 단계 및 사용 가이드

1단계: 계정 등록

웹사이트를 통해 Novita AI 계정을 만드세요. 등록 후 왼쪽 사이드바에서 “탐색(Explore)” 섹션으로 이동하여 GPU 상품을 확인하고 AI 개발 여정을 시작하세요.

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2단계: 템플릿 및 GPU 서버 탐색

프로젝트 요구에 맞는 PyTorch, TensorFlow, CUDA 등의 템플릿을 선택하세요. 그런 다음 원하는 GPU 구성을 선택하세요. 옵션에는 강력한 L40S, RTX 4090 또는 A100 SXM4가 있으며, 각각 다른 VRAM, RAM, 스토리지 사양을 제공합니다.

3단계: 배포 맞춤 설정

원하는 운영 체제와 구성 옵션을 선택하여 환경을 맞춤 설정하고, 특정 AI 워크로드 및 개발 요구에 최적의 성능을 보장하세요.

4단계: 인스턴스 시작

“인스턴스 시작(Launch Instance)” 을 선택하여 배포를 시작하세요. 고성능 GPU 환경이 몇 분 안에 준비되어, 즉시 머신러닝, 렌더링, 또는 컴퓨팅 프로젝트를 시작할 수 있습니다.

성능, 보안, 비용 절감을 위한 전용 엔드포인트 선택

Novita AI의 전용 엔드포인트 는 보장된 처리량으로 일관된 고성능, 격리된 리소스를 통한 완전한 데이터 프라이버시, 그리고 커스텀 또는 미세 조정된 Hugging Face 모델을 배포할 수 있는 기능 등 중요한 이점을 제공합니다. 또한 최대 8개 GPU(기업 사용자의 경우 더 많은 GPU)까지 유연한 확장, 장기 워크로드를 위한 투명하고 예측 가능한 가격, 프로덕션 등급 안정성을 위한 99.5% SLA를 제공합니다.

배포 단계 및 사용 가이드

1. 콘솔 접속

• Novita AI 콘솔에 로그인하세요.
• 왼쪽 사이드바에서 LLM 전용 엔드포인트(LLM Dedicated Endpoints) 를 클릭하세요.

2. 새 엔드포인트 생성

• 오른쪽 상단의 + 새 엔드포인트(New Endpoint) 버튼을 클릭하세요.

3. 엔드포인트 구성

다음 옵션으로 구성 양식을 작성하세요:

• 엔드포인트 이름: 배포에 고유하고 설명적인 이름을 지정하세요.

• 기본 모델: 기본 모델의 Hugging Face 저장소 이름을 입력하세요 (공개, 비공개 또는 게이트 모델을 포함한 Hugging Face 모델만 지원).

• LoRA 어댑터 (선택사항): 기본 모델에 LoRA 어댑터를 연결하기 위해 하나 이상의 Hugging Face 모델 ID를 추가하세요.

• 인스턴스 유형: GPU 하드웨어를 선택하세요 (예: H100, H200, RTX4090). 각 사용자는 모든 엔드포인트에서 최대 8개의 GPU를 사용할 수 있습니다.

• 자동 확장 구성:

  • 최소 복제본: 유휴 상태일 때 엔드포인트가 절전 모드로 전환되도록 0으로 설정하거나 (비용 절감), 항상 최소 활성 복제본 수를 유지하려면 더 높은 값으로 설정하세요.
  • 최대 복제본: 확장을 위한 최대 복제본 수를 설정하세요 (최대 10개).
  • 쿨다운 기간: 일시적인 트래픽 감소 시 조기 축소를 방지하기 위해 복제본 축소 전 지연 시간(초)을 설정하세요.

• 엔진 구성:

  • 엔진 유형: 추론 엔진을 선택하세요 (vLLM 또는 SGLang).
  • 엔진 버전: 기본값(최신)을 사용하거나 버전을 지정하세요.
  • 컨텍스트 길이: 선택적으로 최대 토큰 컨텍스트 길이를 설정하세요. 생략하면 모델 구성에서 자동으로 가져옵니다.
  • 최대 실행 요청 수: 반복당 처리되는 최대 시퀀스 수를 설정하세요.
  • 추가 인수: 고급 사용자 정의를 위해 추가 엔진 파라미터를 추가하세요.

완료되면 생성(Create) 을 클릭하여 엔드포인트를 배포하세요.

4. 엔드포인트 배포 상태

생성 후 엔드포인트는 여러 상태를 거칩니다:

• 절전(Sleeping): 엔드포인트가 유휴 상태이며 컴퓨팅 리소스를 소비하지 않습니다 (최소 복제본이 0으로 설정된 경우).
• 대기(Pending): 배포가 초기화 중입니다.
• 롤링(Rolling): 모델과 인프라가 설정 중입니다.
• 실행 중(Running): 엔드포인트가 활성화되어 요청을 제공할 준비가 되었습니다.

콘솔의 엔드포인트 페이지에서 이 상태를 모니터링할 수 있습니다.

5. Playground에서 엔드포인트 테스트

• 배포가 완료되고 상태가 실행 중(Running) 이 되면, 엔드포인트를 클릭하고 Playground 탭을 여세요.
• Playground에서 다음을 수행할 수 있습니다:
  • 기본 모델 및 연결된 모든 LoRA 어댑터에 테스트 프롬프트를 보냅니다.
  • 다양한 어댑터의 출력을 기본 모델과 즉시 비교합니다.

지금 전용 엔드포인트 사용해보기

6. 다음 단계

• 멀티 LoRA 엔드포인트: 단일 엔드포인트에 여러 LoRA 어댑터를 배포하여 유연한 모델 전환을 지원합니다.
• API 통합: 제공된 API 엔드포인트를 사용하여 요청을 보내고 자체 애플리케이션에 모델을 통합합니다.
• 최적화 및 확장: 요구 사항이 증가함에 따라 자동 확장, 엔진 구성 및 GPU 할당량을 조정합니다.
• 더 많은 리소스가 필요하신가요? 8개 이상의 GPU가 필요하거나 엔터프라이즈 수준의 기능이 필요한 경우 영업팀에 문의하세요.

코드 예제 (Python 사용자용)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/dedicated/v1/openai",
    api_key="<Your API Key>",
)

model = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-"
stream = True  # or False
max_tokens = 512

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "you are a professional AI helper.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Where can the example of GPU provided by novita ai be adapted?",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
)

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)

DeepSeek R1 0528을 미세 조정하면 도메인별 작업에 맞는 최대 잠재력을 활용하여 정확하고 신뢰할 수 있으며 맞춤화된 출력을 제공할 수 있습니다. LoRA 어댑터와 같은 효율적인 기술을 활용하고 Novita AI와 같은 비용 효율적인 플랫폼에 배포하면 비용을 줄이면서 높은 성능을 달성할 수 있습니다. 깊은 전문성, 엄격한 신뢰성, 또는 독특한 개성이 필요하든, 미세 조정을 통해 모델이 특정 요구 사항을 충족하도록 할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

DeepSeek R1 0528 미세 조정 비용은 얼마인가요?

자체 인프라를 구축하는 예상 비용은 약 $5.89M 입니다. 그러나 Novita AI의 클라우드 GPU를 사용하면 초기 비용이 크게 줄어들며, H100 GPU는 시간당 $2.41 부터 시작합니다.

미세 조정된 모델이 내 요구를 충족하는지 어떻게 확인할 수 있나요?

**깨끗하고 관련성 높은 데이터셋 ** 을 준비하고 **LoRA 어댑터 ** 또는 PEFT 방법 을 사용하여 모델의 특정 레이어를 효율적으로 미세 조정하세요. 이렇게 하면 과적합 없이 높은 성능을 보장합니다.

미세 조정된 모델을 Novita AI에 배포할 수 있나요?

네, Novita AI는 미세 조정된 모델을 전용 엔드포인트 로 배포하는 것을 지원하며, 자동 확장, 멀티 LoRA 설정, 애플리케이션에 원활하게 통합하기 위한 API 통합 옵션을 제공합니다.

Novita AI는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 지원하는 AI 클라우드 플랫폼이며, 구축 및 확장을 위한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드도 제공합니다.