딥시크(DeepSeek) 로컬 설치 완벽 가이드: PC에서 100% 안전하게 AI 실행하는 방법 (2025년 최신)

ChatGPT o1 수준의 추론 능력을 무료로 제공한다는 소식에 전 세계 개발자들이 딥시크(DeepSeek)에 주목하고 있어요. 실제로 복잡한 수학 문제를 단계별로 풀어내고, 코드 디버깅까지 해내는 모습은 충격 그 자체였죠. 하지만 편리함 뒤에 숨겨진 중요한 문제가 있어요.

딥시크 웹 버전을 사용할 때마다 여러분의 모든 대화 내용은 중국 서버로 전송되고 있어요. IP 주소, 채팅 기록, 업로드한 파일까지 모두요. 2025년 초, 한 글로벌 기업에서는 직원이 딥시크에 내부 소스 코드를 업로드했다가 보안 감사에서 적발되는 사고가 실제로 발생했어요. 연구원이 논문 초안을 검토받으려다 기밀 데이터가 외부로 유출될 뻔한 사례도 있었죠.

하지만 해결책은 간단해요. 딥시크를 여러분의 PC에 직접 설치하면 돼요. 인터넷 연결 없이 100% 오프라인으로 작동하기 때문에 데이터가 외부로 나갈 일이 전혀 없거든요. 이 글에서는 초보자도 10분 만에 따라 할 수 있는 설치 방법부터, PC 사양에 맞는 모델 선택 전략, 실전 활용 팁까지 모두 알려드릴게요.

왜 딥시크를 로컬에 설치해야 하는가?

1. 데이터 프라이버시 완벽 보호

웹 버전 딥시크를 사용하면 어떤 일이 벌어질까요? 여러분이 입력한 모든 질문, AI의 답변, 심지어 업로드한 파일까지 중국의 딥시크 서버에 저장돼요. 이 데이터가 어떻게 관리되고, 누가 접근할 수 있는지는 여러분이 통제할 수 없어요.

반면 로컬 설치는 완전히 다른 이야기예요. 모든 AI 연산이 여러분의 PC 내부에서만 이루어지기 때문에, 인터넷 연결조차 필요 없어요. 폐쇄망(인트라넷) 환경에서도 완벽하게 작동하죠. 연구 데이터, 사내 문서, 개인정보가 포함된 자료를 안심하고 분석할 수 있어요.

2. 무료 무제한 사용

딥시크 웹 버전은 기본적으로 무료 무제한이에요. 하지만 실제로 사용해보면 서버가 혼잡할 때 "Too many requests" 에러를 자주 만나게 돼요. 무료 사용자가 전 세계에서 몰리다 보니 응답이 느려지거나 아예 연결이 끊기는 경우도 있죠. 특히 업무 시간대나 새로운 모델이 출시된 직후에는 사용이 거의 불가능할 정도예요.

반면 로컬 버전은 완전히 다른 이야기예요. 한 번 설치하면 여러분의 PC 리소스만 사용하기 때문에 서버 상태와 무관하게 언제든 실행할 수 있어요. 새벽이든 주말이든, 몇 시간을 연속으로 사용하든 제약이 전혀 없죠. 특히 반복 작업이나 대량의 데이터를 처리할 때 이 차이가 확실히 느껴져요.

게다가 미래를 대비할 수도 있어요. ChatGPT가 처음엔 무료였다가 유료화된 것처럼, 딥시크도 언젠가 유료 전환하거나 더 강력한 기능을 유료화할 가능성이 있어요. 실제로 2025년 2월, 딥시크는 API 사용료를 5배 인상한 사례가 있었어요. 지금 로컬 설치를 익혀두면 그런 정책 변화에 전혀 영향받지 않죠.

3. 기업 환경 최적화

많은 기업들이 생성형 AI 사용을 금지하는 이유는 보안 때문이에요. 하지만 로컬 설치 방식이라면 이야기가 달라져요. IT 담당자 입장에서도 데이터가 외부로 나가지 않는다는 것을 확인할 수 있으니까요. 실제로 여러 스타트업과 연구소에서 로컬 LLM을 도입해 연구 데이터 분석, 내부 문서 요약 등에 활용하고 있어요.

4. 비용 절감 효과

ChatGPT Plus는 월 $20, API 사용료는 사용량에 따라 수백 달러까지 나가요. 하지만 딥시크 로컬 버전은 한 번 설치하면 추가 비용이 전혀 없어요. GPU가 있는 PC라면 누구나 무료로 고성능 AI를 사용할 수 있죠.

설치 전: 내 PC에 맞는 딥시크 모델 고르기

무작정 설치를 시작하기 전에, 딥시크 모델의 종류를 이해하고 내 PC 사양에 맞는 모델을 선택하는 것이 중요합니다.

딥시크 모델 종류, 한눈에 파악하기 (V3, R1, Coder)

딥시크는 사용 목적에 따라 여러 모델을 제공합니다. 대표적인 모델은 다음과 같습니다.

• DeepSeek-V3: 일반적인 대화, 글쓰기, 창작 등 다목적으로 활용되는 표준 모델입니다.

• DeepSeek-R1: '생각하는 AI'로 불리며, 복잡한 수학 문제나 코딩, 논리적 추론이 필요할 때 문제 해결 과정을 단계별로 보여주는 데 특화되어 있습니다.

• DeepSeek-Coder: 이름처럼 프로그래밍 코드 생성, 디버깅, 리팩토링 등 개발 작업에 최적화된 모델입니다.

PC 사양별 추천 모델: 이 표 하나면 고민 끝!

AI 모델은 '파라미터(Parameter, 매개변수)' 크기로 성능을 가늠합니다. 7B(70억), 14B(140억)처럼 숫자가 클수록 더 똑똑하지만, 더 많은 PC 자원(특히 GPU의 VRAM)을 요구합니다. 아래 표를 보고 자신의 PC에 맞는 모델을 선택하세요.

💡 핵심 팁: 모델 이름 뒤에 붙는 7b, 14b 등이 파라미터 크기를 의미합니다. VRAM이 부족할 경우, RAM을 사용하여 구동할 수도 있지만 속도가 현저히 느려집니다.

설치 방법 2가지 전격 비교: Ollama vs. LM Studio

로컬 AI를 설치하는 대표적인 방법은 두 가지입니다.

• Ollama: 개발자에게 친숙한 터미널(명령줄) 기반 도구입니다. 가볍고 빠르며, 몇 가지 명령어만으로 모든 과정을 제어할 수 있습니다.

• LM Studio: 그래픽 인터페이스(GUI)를 제공하여 초보자도 마우스 클릭만으로 쉽게 모델을 설치하고 관리할 수 있습니다.

이 글에서는 두 가지 방법을 모두 설명하여 자신에게 맞는 방식을 선택할 수 있도록 돕겠습니다.

[실습] Ollama로 딥시크 설치하기

터미널 사용에 거부감이 없다면 Ollama가 가장 빠르고 효율적인 선택입니다.

Step 1: Ollama 설치 (3분)

1. Ollama 공식 홈페이지에 접속하여 자신의 운영체제(Windows, macOS, Linux)에 맞는 버전을 다운로드하고 설치합니다.

2. 설치가 완료되면 터미널(Windows는 PowerShell 또는 CMD)을 열고 아래 명령어를 입력하여 버전 정보가 나오면 성공입니다.

ollama -v

Step 2: 터미널 명령어 1줄로 딥시크 모델 다운로드 (5분)

이제 원하는 딥시크 모델을 다운로드할 차례입니다. 터미널에 아래 명령어 중 하나를 입력하고 엔터를 누르면 자동으로 다운로드가 시작됩니다.

# 추론에 특화된 R1 모델 (8B 사이즈)
ollama run deepseek-r1:8b

# 코딩에 특화된 Coder V2 모델 (7B 사이즈)
ollama run deepseek-coder-v2:7b

# 가장 일반적인 V3 모델 (8B 사이즈)
ollama run deepseek-v3:8b

다운로드가 완료되면 모델이 바로 실행되며, 프롬프트가 나타납니다.

Step 3: 첫 대화 시작 및 종료 (2분)

이제 터미널에서 바로 딥시크와 대화를 시작할 수 있습니다.

>>> 안녕하세요! 딥시크에 대해 설명해주세요.

AI의 답변이 출력될 것입니다. 대화를 종료하고 싶을 때는 /bye를 입력하거나 Ctrl+D를 누르면 됩니다.

[실습] LM Studio로 설치하기

코딩이나 터미널이 전혀 익숙하지 않다면 LM Studio가 좋은 선택입니다.

Step 1: LM Studio 다운로드 및 설치

LM Studio 공식 홈페이지에서 자신의 운영체제에 맞는 프로그램을 다운로드하여 설치합니다.

Step 2: 모델 검색 및 다운로드

1. LM Studio를 실행하고 홈 화면(돋보기 아이콘)의 검색창에 deepseek을 입력합니다.

2. 다양한 딥시크 모델들이 나타나면, 원하는 모델(예: deepseek-coder-v2)을 선택하고 오른쪽의 Download 버튼을 클릭합니다.

Step 3: Chat 탭에서 대화 시작

다운로드가 완료되면, 왼쪽 메뉴에서 말풍선 아이콘(Chat)을 클릭합니다. 상단에서 방금 다운로드한 모델을 선택한 후, 하단 입력창에 질문을 입력하여 대화를 시작할 수 있습니다.

딥시크 로컬 활용 극대화 팁 5가지

기본적인 설치를 마쳤다면, 이제 활용도를 높일 차례입니다.

Tip 1: GPU 메모리가 부족하다면? 양자화(Quantization) 모델 사용하기

고성능 모델을 쓰고 싶지만 VRAM이 부족하다면 '양자화(Quantized)' 모델을 사용해 보세요. 모델의 성능을 약간 낮추는 대신, 파일 크기와 메모리 사용량을 30~50%까지 크게 줄일 수 있습니다. Ollama 라이브러리에서 모델 이름 뒤에 q4_0, q5_K_M 등이 붙은 모델을 찾아 다운로드하면 됩니다.

Tip 2: 생각하는 AI, 추론 모델(R1) 제대로 활용법

복잡한 문제를 풀 때 deepseek-r1 모델에게 <think> 태그를 사용하여 생각의 과정을 보여달라고 요청할 수 있습니다. AI가 어떤 논리적 단계를 거쳐 결론에 도달했는지 확인할 수 있어 문제 해결에 큰 도움이 됩니다.

Tip 3: 설치된 모델 확인하고 삭제하기

PC에 설치된 모델 리스트를 확인하고 싶을 땐 터미널에 ollama list 명령어를 입력하세요. 불필요한 모델을 삭제하여 용량을 확보하고 싶다면 ollama rm [모델이름] 명령어로 간단하게 지울 수 있습니다.

Tip 4: 우리 팀과 함께 쓰기 (네트워크 공유)

Ollama를 서버 모드로 실행하면, 같은 네트워크(LAN)에 있는 다른 팀원들이 여러분의 PC에 설치된 딥시크 모델에 접속하여 함께 사용할 수 있습니다. 이를 통해 팀 전체의 AI 활용 비용을 절감할 수 있습니다.

Tip 5: API 서버로 다른 서비스와 연동하기

Ollama는 OpenAI API와 호환되는 로컬 서버를 제공합니다. 이를 통해 기존에 ChatGPT API를 사용하던 다양한 애플리케이션이나 코드에 API 주소만 변경하여 로컬 딥시크 모델을 즉시 연동하고 활용할 수 있습니다.

온라인 vs 로컬, 현명한 선택은?

지금까지 딥시크를 PC에 직접 설치하고 활용하는 모든 과정을 알아보았습니다. 이제 여러분은 AI를 사용하는 새로운 선택지를 갖게 되었습니다.

딥시크 로컬 설치, 이런 분께 추천합니다

• ☑️ 개인정보나 기업의 기밀 데이터를 다루는 모든 분

• ☑️ API 비용 부담 없이 AI를 마음껏 활용하고 싶은 개발자 및 개인

• ☑️ 인터넷이 차단된 폐쇄망 환경에서 AI가 필요한 기업 및 기관

• ☑️ AI 모델을 직접 커스터마이징하고 실험하고 싶은 연구원

한눈에 보는 웹 버전 vs 로컬 설치 비교

어떤 방식을 선택할지 고민된다면 아래 표를 통해 최종적으로 판단해 보세요.

데이터 보안이 무엇보다 중요하다면 로컬 설치는 더 이상 고민할 필요가 없는 유일한 해결책입니다. 특히 기업 환경에서 문서 기반의 정확한 답변이 필요하고, 데이터 유출을 원천적으로 차단해야 하는 특수한 요구사항이 있다면, 로컬독스(Localdocs)와 같은 문서 검색에 특화된 상용 온디바이스 AI 솔루션을 검토해 보는 것도 좋은 대안이 될 수 있습니다.

지금 바로 여러분의 PC에 나만의 AI를 설치하고, 데이터 주권을 지키며 스마트한 기술의 혜택을 마음껏 누려보시길 바랍니다.