[오픈 소스 AI] 한국어 최적화 오픈소스 AI, HyperCLOVA X SEED 설치 및 활용 가이드

안녕하세요,

최근 국내 기업 네이버에서 상업적 활용이 가능한 경량 언어 모델(SLM) 시리즈인 HyperCLOVA X SEED를 오픈소스로 공개했습니다.이번 공개는 한국어에 최적화된 AI 모델을 누구나 자유롭게 활용할 수 있다는 점에서 큰 주목을 받고 있습니다. 그렇다면 이 모델은 실제로 어느 정도의 성능일지 한번 확인해보겠습니다. 이번 글에서는 HyperCLOVA X SEED 모델 중 하나인 Text-Instruct-1.5B를 직접 설치하고, 테스트한 결과를 바탕으로 성능과 활용 가능성을 살펴보겠습니다.

---

반응형

HyperCLOVA X SEED란

2025년 4월 23일, 네이버는 경량 AI 모델 시리즈 HyperCLOVA X SEED를 공개했습니다. 이 모델은 한국어와 한국 문화에 최적화된 경량 언어 모델로, 누구나 자유롭게 사용할 수 있도록 오픈소스로 배포되었습니다. 이번 공개는 단순한 모델 배포를 넘어, 한국형 소버린 AI 생태계 구축을 위한 전략적 행보로 평가됩니다. HyperCLOVA X SEED는 총 세 가지 버전으로 제공됩니다.

• Clova 공식 블로그 : https://tinyurl.com/4zbfsdp5

출처: Clova 공식 블로그 (클릭시 페이지 이동)

 

 

주요 특징

• 한국어 및 한국 문화 맥락에 최적화
• 경량화 구조로 빠른 처리 속도와 낮은 운영 비용
• 상업적 이용 가능, 다양한 산업 맞춤형 적용
• 오픈소스로 누구나 다운로드 및 튜닝 가능

 

 

모델 종류 및 특징

모델 버전	파라미터 크기	주요 기능 및 특징
HyperCLOVA X SEED 3B	3B	- 텍스트와 이미지 이해 가능 - 한국어 기반 멀티모달 기능 제공 - 도표 분석, 개체 인식, 사진 설명 등 - 활용 분야: 관광, 광고, 콘텐츠 분석 등
HyperCLOVA X SEED 1.5B	1.5B	- 텍스트 이해 및 생성 - 멀티턴 대화, 번역, 포맷 응답 등 - 활용 분야: 교육, 비즈니스, 챗봇 등
HyperCLOVA X SEED 0.5B	0.5B	- 경량 구조, 빠른 응답 - 리소스 제한 환경(모바일, IoT 등) 적합 - 활용 분야: 일상 대화, 고객 상담, 스마트홈, 웨어러블 등

 

 

라이선스

HyperCLOVA X SEED는 오픈소스로 공개된 경량 AI 모델로, 상업적 사용이 가능합니다. 누구나 자유롭게 다운로드하여 수정하거나 재배포할 수 있으며, 제품이나 서비스 개발 등 다양한 상업적 용도에 활용할 수 있습니다. 한국어와 한국 문화에 최적화된 모델로, 국내 환경에 맞춘 맞춤형 AI 서비스를 개발하는 데 적합합니다.

---

1. 실행 환경

• 운영체제 : Windows 11
• Python : 3.10.0
• torch : 2.3.1 + cu118
• GPU : NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti

 

 

2. HyperCLOVAX-SEED-Text-Instruct-1.5B 모델 설치

HyperCLOVA X SEED 모델은 현재 Hugging Face에 총 3가지 버전으로 공개되어 있습니다. 이번 포스팅에서는 그중 HyperCLOVA X SEED Text-Instruct-1.5B 모델을 활용해 로컬 환경에서 설치하고 테스트하는 방법을 안내드리겠습니다.

 

1) HyperCLOVAX-SEED-Text-Instruct-1.5B 모델 다운로드

아래 허깅페이스 페이지에서 모든 파일을 다운로드합니다.

• HyperCLOVAX-SEED-Text-Instruct-1.5B 허깅페이스 : https://huggingface.co/naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Text-Instruct-1.5B/tree/main

출처: HyperCLOVAX-SEED-Text-Instruct-1.5B 허깅페이스 (클릭시 페이지 이동)

 

2) 가상 환경 설치 (선택사항)

프로젝트를 보다 깔끔하고 안정적으로 관리하기 위해 가상 환경을 생성하는 것을 권장합니다. 가상 환경을 사용하면 시스템 파이썬 환경과 독립적으로 패키지를 설치하고 관리할 수 있어, 프로젝트 간 패키지 충돌을 방지할 수 있습니다.

 

아래 명령어를 통해 가상 환경을 생성할 수 있습니다.

# Windows PowerShell
cd /path/to/Clova             # Clova 폴더로 이동 (사용자 경로에 맞게 수정)
python -m venv .venv          # 가상 환경 생성
.\.venv\Scripts\Activate.ps1  # 가상 환경 실행

 

가상 환경이 정상적으로 활성화되면 명령어 입력창 왼쪽에 (.venv) 표시가 나타납니다. 이 표시가 보이면 가상 환경이 성공적으로 설정된 것입니다.

 

3) 필수 패키지 설치 및 실행

아래 명령어를 통해 필수 패키지들을 설치합니다. 해당 모델은 CPU 환경에서도 작동하지만, GPU 환경에서 실행할 경우 더 빠르고 효율적인 응답 속도를 경험할 수 있습니다. 특히 GPU 환경에서는 간단한 질문에는 즉시 응답하고, 복잡한 질문도 빠르게 처리할 수 있습니다.

 

# Windows PowerShell
pip install transformers ipython psutil  # 필수 패키지 설치
pip install torch==2.3.1 torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

 

⚠️ 참고사항
- 위 명령어는 CUDA 11.8 버전에 최적화되어 있으므로, 사용 중인 GPU 드라이버가 CUDA 11.8을 지원하는지 확인해 주세요.
- CUDA가 설치되어 있지 않거나 버전이 맞지 않을 경우, GPU 가속이 정상적으로 작동하지 않을 수 있습니다.

 

4) 코드 작성

환경 설정이 완료되었다면, 이제 모델을 실행할 코드를 작성합니다. 아래 예시 코드를 사용하여 파일을 만들고, 파일 이름은 "main.py"로 저장해 줍니다.

# Python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# 모델 로드 (최초 1회)
model_path = "E:/ai_model/naver/HyperCLOVAX-SEED-Text-Instruct-1.5B"  # 사용자 경로에 맞게 수정
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.float16 if torch.cuda.is_available() else torch.float32)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)

model.eval()
if torch.cuda.is_available():
    model.to("cuda")

# 대화 기록 초기화
chat_history = [
    {"role": "tool_list", "content": ""},
    {"role": "system", "content": "- AI 언어모델의 이름은 \"CLOVA X\" 이며 네이버에서 만들었다."},
]

print("CLOVA X에 오신 것을 환영합니다. 'exit'을 입력하면 종료됩니다.\n")

while True:
    user_input = input("사용자: ")

    if user_input.lower().strip() in ["exit", "quit", "종료"]:
        print("종료합니다.")
        break

    # 대화 기록에 추가
    chat_history.append({"role": "user", "content": user_input})

    # 토크나이징 및 입력 처리
    inputs = tokenizer.apply_chat_template(
        chat_history,
        add_generation_prompt=True,
        return_dict=True,
        return_tensors="pt"
    )
    if torch.cuda.is_available():
        inputs = {k: v.to("cuda") for k, v in inputs.items()}

    # 응답 생성
    with torch.no_grad():
        output_ids = model.generate(
            **inputs,
            max_length=1024,
            do_sample=True,
            top_p=0.95,
            temperature=0.7,
            eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
        )

    response = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)

    # 응답에서 마지막 user 메시지까지 제거 (템플릿으로 넣었기 때문)
    prompt_text = tokenizer.decode(inputs["input_ids"][0], skip_special_tokens=True)
    ai_response = response.replace(prompt_text, "").strip()

    # 출력 및 기록 저장
    print(f"CLOVA X: {ai_response}\n")
    chat_history.append({"role": "assistant", "content": ai_response})

 

 

3. HyperCLOVAX-SEED-Text-Instruct-1.5B 모델 실행

경량 모델답게 모델 로딩 속도는 매우 빠른 편이었습니다. 간단한 테스트를 위해 다양한 유형의 질문을 던져보았습니다. 일상적인 질문부터, 일정 수준의 텍스트 생성이 필요한 요청, 그리고 의도적으로 잘못된 정보를 주었을 때의 반응까지 확인하기 위해 아래와 같은 질문들을 사용했습니다.

• 질문1 : 오늘 날씨 알려줘.
• 질문2 : 외국인 관광객에게 설명하듯, 서울에 대해 알려줘.
• 질문3 : 슈뢰딩거 방정식과 양자역학의 관계를 최대한 자세히 알려줘.
• 질문4 : 1592년 세종대왕님이 임진왜란에서 활약했던 역사에 대해 알려줘. (의도된 오류 포함)

질문에 대한 답변 내용 (클릭시 이미지 확대)

 

이 모델을 실행하는 데에는 약 4.5GB의 VRAM이 사용되었습니다. 간단한 질문에는 거의 즉각적인 응답을 보였고, (질문 3)처럼 복잡한 질문의 경우에는 약 10초 정도의 시간이 소요되었습니다. 한글 전용 모델답게 모든 응답은 자연스럽고 정확한 한국어로 출력되었으며, 문맥상 어색한 부분도 거의 없었습니다. 다만, 경량 모델인 만큼 아쉬운 점도 존재했습니다. 예를 들어 (질문 4)처럼 문장에 의도적으로 오류가 포함된 경우, 모델이 어느 정도 문제점을 인식하긴 했지만, 사실과 다른 문장을 출력하는 경우도 있었습니다. 이는 모델이 질문 속 오류를 일정 부분 인식하긴 했지만, 사실과 추론을 완전히 구분해내는 데에는 다소 아쉬운 점이 있었다는 것을 보여줍니다. 향후 업데이트를 통해 이러한 한계를 극복할 수 있을 것으로 기대됩니다.

---

 

국내에서 공개된 SLM(Small Language Model) 모델로서 일부 아쉬운 점은 있었지만, 그 가능성은 분명히 확인할 수 있었습니다.
특히 한국어와 한국 문화에 최적화된 오픈소스 모델이 상업적 활용까지 허용된다는 점에서, HyperCLOVA X SEED는 앞으로 다양한 산업 현장과 개발자 생태계에서 활발히 활용될 것으로 기대됩니다. 이번 모델을 시작으로, 국내 기업들이 더 다양한 AI 모델들을 선보이길 기대합니다.

 

향후 지속적인 개선과 커뮤니티의 활발한 참여를 통해, 더욱 정교하고 신뢰할 수 있는 한국어 특화 AI 모델로 발전하길 바랍니다.

 

 

읽어주셔서 감사합니다. 😊