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딥시크 오픈소스 다운로드 방법, GPT 4 비교 차이점, 깃허브 저장소 활용, v3 모델 선택, 로컬 환경 설정 파이썬 설치를 살펴봅니다.
딥시크 AI 알아보기
딥시크 개발 배경과 특징
딥시크의 핵심 팀은 AI 연구 및 엔지니어링 분야의 경험 많은 전문가들로 구성되어 있습니다.
이들은 고성능, 저비용, 강력한 기능을 갖춘 AI 모델을 개발하는 데 주력하고 있습니다.
딥시크의 주요 특징 중 하나는 Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처를 활용한다는 점입니다.
이 아키텍처는 모든 파라미터를 동시에 활성화하지 않고, 작업에 필요한 일부 전문가 (Experts)만 활성화하는 방식으로 작동합니다.
이를 통해 계산 비용을 획기적으로 줄이면서도 높은 성능을 유지할 수 있습니다.
2024년 말, 딥시크는 차세대 대형 언어 모델 'V3'를 공개하며 오픈소스로 개방했습니다.
이 모델은 기존 오픈소스 모델을 뛰어넘는 성능을 보이며, 뛰어난 성능과 함께 비용 절감 효과까지 갖춰 시장에서 빠르게 주목받고 있습니다.
GPT-4와의 성능 비교
딥시크는 OpenAI의 GPT-4 및 Claude 3.5와 같은 최첨단 언어 모델들과 경쟁하며 일부 영역에서는 이를 능가하는 성능을 보여주고 있습니다.
딥시크의 최신 모델인 DeepSeek-V3는 6,710억 개의 파라미터를 보유하고 있어, GPT-3의 1,750억 파라미터를 훨씬 뛰어넘습니다.
또한 14.8조 개 이상의 토큰을 학습하여 다양한 언어 및 문맥을 이해하는 능력이 뛰어납니다.
성능 면에서도 GPT-4보다 빠른 속도로 답변을 생성하며, 초당 60개 이상의 토큰을 생성할 수 있습니다.
복잡한 논리 문제 해결과 최신 정보 검색에서도 뛰어난 능력을 발휘하고 있습니다.
오픈소스 모델의 장점
딥시크가 오픈소스 모델을 채택한 것은 여러 가지 장점을 가져다줍니다.
비용 절감
오픈소스 소프트웨어는 대부분 무료로 배포되므로, 사용자는 초기 비용 없이 다운로드, 사용 및 수정할 수 있습니다.
커스터마이즈 가능성
사용자는 소스 코드에 접근하여 자신의 필요에 맞게 소프트웨어를 수정하고 적용할 수 있습니다.
특정 산업이나 기업의 요구사항에 맞춤화할 수 있는 큰 장점입니다.
커뮤니티 지원
오픈소스 프로젝트에는 무료로 지원, 업데이트, 버그 수정을 제공하는 활발한 커뮤니티가 있어 유료 지원 서비스의 필요성이 줄어듭니다.
투명성과 보안
소스 코드가 공개되어 있어, 누구나 코드를 검토하고 보안 취약점을 발견할 수 있습니다.
소프트웨어의 투명성을 높이고, 보안 문제를 신속하게 해결할 수 있는 장점을 제공합니다.
딥시크 V3 모델 다운로드
공식 웹사이트에서 다운로드 방법
딥시크 V3 모델을 가장 쉽게 사용할 수 있는 방법은 공식 웹사이트를 통해 접근하는 것입니다.
- 먼저 딥시크 공식 웹사이트에 접속합니다.
- 웹사이트에서 "Start Now" 버튼을 클릭하여 무료 액세스를 시작합니다.
- 로그인 또는 회원가입 페이지로 이동하여 필요한 정보를 입력합니다.
- 로그인 후에는 채팅 창이 나타나며, 이를 통해 딥시크 V3와 직접 대화할 수 있습니다.
이 방법은 별도의 설치 과정 없이 웹 브라우저만으로 딥시크 V3를 즉시 사용할 수 있어 초보자에게 매우 적합합니다.
깃허브 저장소 활용하기
더 전문적인 사용을 원하는 경우, 깃허브 저장소를 통해 딥시크 V3를 다운로드하고 로컬 환경에서 실행할 수 있습니다.
1. 먼저 Git LFS를 설치합니다.
2. 터미널 또는 명령 프롬프트를 열고 다음 명령어를 실행합니다.
git lfs install
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3
3. 이 명령어를 실행하면 딥시크 V3 모델 파일이 로컬 컴퓨터에 다운로드됩니다.
이 방법은 모델을 직접 다루고 싶은 개발자나 연구자들에게 적합합니다.
다만, 모델 파일의 크기가 매우 크므로 충분한 저장 공간과 빠른 인터넷 연결이 필요합니다.
모델 버전 선택 가이드
딥시크 V3는 다양한 크기의 모델을 제공하며, 사용자의 하드웨어 사양과 용도에 따라 적절한 모델을 선택할 수 있습니다.
일반 노트북 / 데스크톱
16GB RAM, 6GB VRAM 이상 : 7B ~ 8B 모델 추천
- 용도 : AI 챗봇, 간단한 코드 도우미, 문서 요약 등
고성능 데스크톱
32GB RAM, 12GB VRAM 이상 : 13B ~ 14B 모델 추천
- 용도 : 복잡한 코드 생성, 전문적인 글쓰기, 데이터 분석 등
워크스테이션/서버급 장비
64GB RAM, 24GB VRAM 이상 : 30B 이상 모델 추천
- 용도 : 모델 파인튜닝, 연구 목적, 대규모 데이터 분석 등
모델 선택 시 큰 모델일수록 더 정확하고 복잡한 작업을 수행할 수 있지만, 그만큼 더 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 합니다.
따라서 자신의 컴퓨터 사양과 사용 목적을 고려하여 적절한 크기의 모델을 선택하는 것이 중요합니다.
로컬 환경 설정
필요한 하드웨어 요구사항
딥시크 V3를 원활하게 실행하기 위해서는 강력한 하드웨어가 필요합니다.
최소 및 권장 사양은 다음과 같습니다.
- 운영체제 : Windows 10 이상, macOS 10.15 이상, 또는 Linux (Ubuntu 18.04+)
- CPU : 최소 4 코어 이상의 멀티코어 프로세서
- GPU : NVIDIA GPU 사용을 강력히 권장합니다. 최소 8GB VRAM이 필요하며, 작은 규모의 모델 (1.5B 또는 7B)을 실행할 때 적합합니다.
- RAM : 8GB로 가장 작은 버전 (1.5B 또는 7B)을 실행할 수 있지만, 16GB 이상을 권장합니다.
- 저장공간 : 모델 크기에 따라 4GB에서 50GB의 여유 공간이 필요합니다.
대형 모델 (예: 671B 파라미터 모델)을 실행하려면 더 많은 VRAM과 RAM이 필요하며, 다중 GPU 설정이 권장됩니다.
파이썬 및 의존성 라이브러리
딥시크 V3를 실행하기 위해 파이썬 및 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다.
다음 단계를 따라 설치를 진행하세요.
파이썬 설치
공식 웹사이트에서 파이썬 3.9 이상 버전을 다운로드하여 설치합니다.
가상 환경 설정 (권장)
파이썬 -m venv deepseek_env
source deepseek_env/bin/activate # Linux/macOS
deepseek_env\Scripts\activate # Windows
필요한 라이브러리 설치
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install transformers
pip install vllm
딥시크 V3 리포지토리 클론
git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.git
cd DeepSeek-V3
추가 의존성 설치
pip install -r requirements.txt
CUDA 설정 (GPU 사용 시)
NVIDIA GPU를 사용하여 딥시크 V3의 성능을 최대화하려면 CUDA를 설정해야 합니다.
CUDA Toolkit 설치
NVIDIA 웹사이트에서 CUDA Toolkit 11.8 이상 버전을 다운로드하여 설치합니다. cuDNN도 함께 설치되어야 합니다.
설치 확인
nvcc --version
환경 변수 설정
CUDA 경로를 시스템 환경 변수에 추가합니다.
PyTorch CUDA 지원 확인
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
GPU 메모리 할당 최적화
export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF="expandable_segments:True"
Ollama 이용한 간편 설치
Ollama 소개 및 설치 방법
Ollama는 로컬 환경에서 대형 언어 모델 (LLM)을 쉽게 실행할 수 있게 해주는 강력한 도구입니다.
이 도구를 사용하면 복잡한 설정 없이도 딥시크 R1과 같은 최신 AI 모델을 여러분의 컴퓨터에서 직접 실행할 수 있습니다.
Ollama를 설치하는 방법은 운영 체제에 따라 다릅니다.
macOS 사용자
- Ollama 공식 웹사이트에서 macOS용 설치 파일을 다운로드합니다.
- 다운로드한 파일의 압축을 풀고 설치합니다.
Linux 사용자
- 터미널을 열고 다음 명령어를 실행합니다.
- curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Windows 사용자
- Ollama 공식 웹사이트에서 Windows용 설치 파일을 다운로드하여 실행합니다.
설치가 완료되면 터미널에서 ollama -v 명령어를 실행하여 설치가 제대로 되었는지 확인할 수 있습니다.
딥시크 R1 모델 다운로드 명령어
딥시크 R1 모델을 다운로드하고 실행하는 것은 매우 간단합니다. 터미널에서 다음 명령어를 입력하면 됩니다.
ollama run deepseek-r1:8b
이 명령어는 8B 파라미터 버전의 딥시크 R1 모델을 다운로드하고 실행합니다.
모델이 로컬에 없다면 자동으로 다운로드가 시작되며, 약 4.9GB의 용량이 필요합니다.
더 큰 모델을 원한다면 다음과 같은 옵션도 있습니다.
- 14B 모델 : ollama run deepseek-r1:14b
- 32B 모델 : ollama run deepseek-r1:32b
- 70B 모델 : ollama run deepseek-r1:70b
단, 더 큰 모델일수록 더 많은 컴퓨팅 자원이 필요하므로 주의해야 합니다.
Ollama CLI 사용법
Ollama는 사용하기 쉬운 명령줄 인터페이스 (CLI)를 제공합니다.
주요 명령어는 다음과 같습니다.
- 모델 목록 확인 : ollama list
- 모델 실행 : ollama run [모델명]
- 모델 정보 확인 : ollama show [모델명]
- 모델 삭제 : ollama rm [모델명]
- 도움말 보기 : ollama help
모델을 실행하면 대화형 프롬프트가 나타납니다.
여기에 질문을 입력하면 AI가 답변을 생성합니다.
>>> 하늘은 왜 파란가요?
이렇게 입력하면 AI가 하늘이 파란 이유에 대해 설명해 줄 것입니다.
웹 인터페이스 구축
Open WebUI 설치 및 설정
Open WebUI는 Ollama와 같은 로컬 AI 모델을 위한 사용자 친화적인 웹 인터페이스입니다.
설치 과정은 다음과 같습니다.
1. Docker가 설치되어 있는지 확인합니다. 설치되어 있지 않다면 Docker 공식 웹사이트에서 다운로드하여 설치합니다.
2. 터미널 또는 명령 프롬프트를 열고 다음 명령어를 실행합니다.
docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main
3. 설치가 완료되면 웹 브라우저를 열고 http://localhost:3000 주소로 접속합니다.
4. 초기 설정 화면에서 사용자 계정을 생성하고 로그인합니다.
5. 대시보드에서 "모델" 탭으로 이동하여 사용할 딥시크 모델을 선택합니다.
Docker를 이용한 배포 방법
Docker를 사용하면 딥시크 모델과 Open WebUI를 쉽게 배포할 수 있습니다. 다음은 배포 과정입니다.
1. 프로젝트 디렉터리를 생성하고 그 안에 docker-compose.yml 파일을 만듭니다.
2. docker-compose.yml 파일에 다음 내용을 작성합니다.
services
ollama
image: ollama/ollama
volumes
- ./ollama-models:/root/.ollama
ports
- 11434:11434
open-webui
image: ghcr.io/open-webui/open-webui:main
volumes
- open-webui:/app/backend/data
ports
- 3000:8080
environment
- OLLAMA_API_BASE_URL=http://ollama:11434/api
depends_on
- ollama
volumes
open-webui
3. 터미널에서 프로젝트 디렉터리로 이동한 후 다음 명령어를 실행합니다.
docker-compose up -d
4. 배포가 완료되면 http://localhost:3000 주소로 접속하여 웹 인터페이스를 사용할 수 있습니다.
사용자 정의 UI 개발 팁
Open WebUI를 기반으로 사용자 정의 UI를 개발하고 싶다면 다음 팁들을 참고하세요.
- React나 Vue.js와 같은 프론트엔드 프레임워크를 사용하여 UI를 개발합니다.
- Ollama API를 활용하여 백엔드와 통신합니다. API 문서를 참고하여 필요한 엔드포인트를 호출합니다.
- 웹소켓을 이용하여 실시간 대화 기능을 구현합니다. 이를 통해 사용자의 입력에 즉각적으로 반응할 수 있습니다.
- 마크다운 렌더링 라이브러리를 사용하여 AI의 응답을 보기 좋게 표시합니다.
- 코드 하이라이팅 기능을 추가하여 프로그래밍 관련 대화의 가독성을 높입니다.
- 다크 모드와 라이트 모드 전환 기능을 구현하여 사용자 경험을 개선합니다.
- 대화 내용을 저장하고 불러올 수 있는 기능을 추가하여 사용자가 이전 대화를 참조할 수 있게 합니다.
모바일 앱 활용
iOS 및 안드로이드 앱 다운로드
딥시크 모바일 앱은 iOS와 안드로이드 플랫폼 모두에서 사용할 수 있습니다.
iOS 사용자
- App Store에서 "DeepSeek"를 검색합니다.
- 공식 앱을 찾아 "설치" 버튼을 탭합니다.
- 앱이 다운로드되고 설치되면 실행할 수 있습니다.
안드로이드 사용자
- Google Play 스토어에서 "DeepSeek"를 검색합니다.
- 공식 앱을 찾아 "설치" 버튼을 탭합니다.
- 앱이 다운로드되고 설치되면 실행할 수 있습니다.
안드로이드 APK 직접 다운로드
- 공식 웹사이트나 신뢰할 수 있는 소스에서 DeepSeek APK 파일을 다운로드합니다.
- 다운로드한 APK 파일을 실행하여 앱을 설치합니다.
모바일 앱 기능 및 한계점
딥시크 모바일 앱은 데스크톱 버전과 유사한 기능을 제공하지만, 몇 가지 차이점과 한계가 있습니다.
주요 기능
- AI 채팅 : 다양한 주제에 대해 AI와 대화할 수 있습니다.
- 문서 요약 : 긴 텍스트를 간단히 요약해 줍니다.
- 번역 : 여러 언어 간 번역을 지원합니다.
- 코드 도우미 : 간단한 프로그래밍 관련 질문에 답변합니다.
한계점
- 처리 속도 : 모바일 기기의 성능 제한으로 복잡한 작업 처리 시 데스크톱보다 느릴 수 있습니다.
- 오프라인 기능 : 인터넷 연결이 필요하며, 완전한 오프라인 사용은 제한적입니다.
- 배터리 소모 : AI 처리로 인해 배터리 소모가 빠를 수 있습니다.
- 화면 크기 : 작은 화면으로 인해 긴 텍스트 작업이 불편할 수 있습니다.
데이터 동기화 설정
딥시크 앱에서 여러 기기 간 데이터 동기화를 설정하는 방법은 다음과 같습니다.
1. 계정 로그인 : 모든 기기에서 동일한 딥시크 계정으로 로그인합니다.
2. 클라우드 동기화 활성화
- 앱 설정에서 클라우드 동기화 옵션을 찾아 활성화합니다.
- 이를 통해 대화 내역, 설정 등이 실시간으로 동기화됩니다.
3. 네트워크 연결 확인 : 안정적인 인터넷 연결이 동기화에 필수적입니다.
4. 저장 공간 관리 : 클라우드 저장 공간이 충분한지 확인합니다. 무료 계정의 경우 저장 용량에 제한이 있을 수 있습니다.
5. 앱 버전 관리 : 모든 기기에서 최신 버전의 앱을 사용하여 호환성 문제를 방지합니다.
성능 최적화 팁
모델 양자화 기법 적용
양자화는 모델의 파라미터를 더 작은 비트 수로 표현하여 모델 크기를 줄이고 연산 속도를 높이는 기술입니다.
정밀도 감소
32비트 부동소수점 (fp32)을 8비트 정수 (int8)로 변환합니다.
이를 통해 모델 크기를 1/4로 줄일 수 있습니다.
동적 양자화
모델이 실행되는 동안 가중치의 정밀도를 동적으로 조정합니다.
이 방법은 성능 저하를 최소화하면서 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.
양자화 인식 훈련
학습 과정에서 양자화를 고려하여 모델을 최적화합니다.
이를 통해 양자화 후에도 성능 저하를 최소화할 수 있습니다.
양자화로 인한 정보 손실이 발생할 수 있으므로, 모델의 성능을 지속적으로 모니터링해야 합니다.
배치 처리를 통한 속도 향상
배치 처리는 여러 데이터를 묶어 한 번에 처리하는 기법으로, GPU의 병렬 처리 능력을 최대한 활용할 수 있습니다.
배치 크기 최적화
하드웨어 성능에 맞는 적절한 배치 크기를 선택합니다.
너무 크면 메모리 부족이 발생할 수 있고, 너무 작으면 GPU 활용도가 떨어집니다.
그래디언트 누적
작은 배치로 나누어 처리한 후 그래디언트를 누적하여 큰 배치 효과를 냅니다.
메모리 제약이 있는 환경에서 유용합니다.
데이터 병렬화
여러 GPU에 데이터를 분산하여 동시에 처리합니다.
이를 통해 학습 속도를 크게 향상할 수 있습니다.
배치 처리는 I/O 병목 현상을 줄이고 계산 효율성을 높이지만, 배치 간 결과 차이로 인한 불안정성에 주의해야 합니다.
메모리 사용량 최적화 방법
대규모 언어 모델의 효율적인 실행을 위해서는 메모리 사용량 최적화가 필수적입니다.
그래디언트 체크포인팅
역전파 과정에서 일부 중간 결과만 저장하고 나머지는 필요할 때 재계산합니다.
이를 통해 메모리 사용량을 크게 줄일 수 있습니다.
메모리 효율적인 옵티마이저
AdamW 대신 8-bit Adam과 같은 메모리 효율적인 옵티마이저를 사용합니다.
옵티마이저의 상태 저장에 필요한 메모리를 줄여줍니다.
모델 병렬화
모델을 여러 GPU에 나누어 저장합니다.
이를 통해 단일 GPU의 메모리 한계를 극복할 수 있습니다.
캐시 사용 최적화
빠른 데이터 접근을 위해 캐시 사용을 최적화합니다.
자주 사용되는 데이터를 캐시에 저장하여 메모리 접근 시간을 줄입니다.
개인정보 보호 및 보안
로컬 실행의 보안 이점
딥시크를 로컬 환경에서 실행하면 여러 가지 보안 이점을 얻을 수 있습니다.
- 데이터 유출 방지 : 로컬 실행 시 데이터가 외부 서버로 전송되지 않아 개인정보 유출 위험이 크게 줄어듭니다.
- 오프라인 사용 : 인터넷 연결 없이도 AI 기능을 활용할 수 있어 네트워크 공격으로부터 안전합니다.
- 커스터마이징 가능 : 특정 요구사항에 맞게 모델을 조정할 수 있어 보안 정책을 더욱 강화할 수 있습니다.
로컬 실행을 위해서는 Ollama나 LM Studio와 같은 도구를 사용할 수 있습니다.
이러한 도구들은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 초보자도 쉽게 딥시크를 로컬에서 실행할 수 있게 해줍니다.
데이터 암호화 설정
데이터 암호화는 개인정보 보호의 핵심 요소입니다.
딥시크 사용 시 다음과 같은 암호화 방법을 적용할 수 있습니다.
- 저장 데이터 암호화 : Windows의 BitLocker나 Mac의 FileVault를 활용하여 저장 폴더를 암호화합니다.
- 전송 데이터 암호화 : HTTPS 프로토콜을 사용하여 데이터 전송 시 암호화를 적용합니다.
- 키 관리 : 암호화 키를 안전하게 관리하고 정기적으로 갱신합니다.
구식 암호화 알고리즘 (예: 3DES)의 사용을 피하고, 최신의 강력한 암호화 방식을 채택해야 합니다.
네트워크 격리 방법
네트워크 격리는 딥시크 모델을 외부 위협으로부터 보호하는 효과적인 방법입니다.
- VPN 사용 : 가상 사설망 (VPN)을 통해 안전한 네트워크 환경을 구축합니다.
- 내부 전용 네트워크 : 기업 환경에서는 내부 전용 네트워크를 구성하여 외부와의 접점을 최소화합니다.
- 에어갭 (Air-gap) 시스템 : 중요 데이터를 다루는 시스템은 물리적으로 외부 네트워크와 완전히 분리합니다.
- DNS 설정 주의 : 에어갭 시스템의 DNS 서버가 외부 DNS와 연결되지 않도록 주의깊게 설정해야 합니다.
- 도커 (Docker) 활용 : 컨테이너 기술을 이용해 AI 모델을 격리된 환경에서 실행할 수 있습니다.
딥시크 오픈소스 FAQ
Q : 딥시크 오픈소스 모델을 상업적 목적으로 사용할 수 있나요?
네, 가능합니다.
딥시크 오픈소스 모델은 합법적인 모든 목적으로 사용할 수 있습니다.
모델을 직접 배포하거나 파인튜닝하여 상용 제품을 개발할 수 있습니다.
Q : 딥시크 모델 사용에 비용이 발생하나요?
아니요, 딥시크 오픈소스 모델은 무료로 제공됩니다.
개발자들은 이를 기반으로 파생 모델을 만들거나 제품을 개발해도 비용을 지불할 필요가 없습니다.
Q : 딥시크 모델 사용을 위해 별도의 등록이 필요한가요?
아니요, 별도의 등록 절차 없이 자유롭게 접근하고 사용할 수 있습니다.
Q : 딥시크 모델을 사용할 때 라이선스 표시가 필요한가요?
네, 라이선스와 저작권 표시가 필요합니다.
파생 모델이나 제품 배포 시 라이선스 사본을 제공하고 저작권 고지를 유지하는 것이 좋습니다.
Q : 딥시크 모델을 기반으로 한 파생 작업도 오픈소스로 공개해야 하나요?
아니요, 의무적으로 공개할 필요는 없습니다.
개발자가 파생 모델의 오픈소스 여부를 결정할 수 있습니다.
Q : 딥시크 V3와 R1의 차이점은 무엇인가요?
V3는 다목적 AI 모델로 프로그래밍, 수학, 언어 처리 등 다양한 작업에 적합합니다.
R1은 논리적 추론과 자율 분석에 최적화되어 있어 과학 연구나 수학 문제 해결에 적합합니다.
Q : 딥시크 모델은 모바일에서도 사용 가능한가요?
네, 딥시크 채팅은 모바일 브라우저와 호환되어 별도의 앱 설치 없이 모바일 기기에서도 사용할 수 있습니다.
Q : 딥시크 모델은 어떤 프로그래밍 언어를 지원하나요?
V3 모델은 파이썬, 자바스크립트 등 다양한 프로그래밍 언어를 지원합니다.
코딩 지원, 디버깅, 프로그래밍 개념 설명 등에 활용할 수 있습니다.
Q : 딥시크 모델의 성능은 다른 AI 모델과 비교해 어떤가요?
딥시크의 최신 모델인 V3와 R1은 OpenAI의 GPT-4와 비슷한 성능을 보이며, 일부 영역에서는 더 나은 결과를 보여줍니다.
특히 비용 측면에서 큰 장점이 있습니다.
Q : 딥시크 모델은 어떤 분야에서 주로 활용되나요?
금융, 물류 등 실제 비즈니스 응용 분야에 중점을 두고 있습니다.
R1 모델은 데이터 분석과 예측에 탁월하여 금융 섹터에서 많이 활용됩니다.
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