안녕하세요. 전문적인 워크스테이션 제작을 통해 인공지능 환경의 기준을 높이는 보라컴입니다.

오늘 소개해드릴 시스템은 AMD 라이젠9 9900X와 지포스 RTX 5070 Ti를 기반으로 구성한, 인공지능학과 대학생을 위한 AI 딥러닝 전용 워크스테이션입니다. 윈도 기반 가상머신(VM) 환경에서 여러 개의 우분투(Ubuntu) 인스턴스를 동시에 운용하고, 각 환경에서 파이썬(Python) 기반 딥러닝 라이브러리 파이토치(PyTorch)·케라스(Keras)·텐서플로(TensorFlow)·사이킷런(scikit-learn)을 안정적으로 실행할 수 있도록 구성했으며, 최근 연구 및 수업에서 요구되는 중소형 LLM 파인튜닝 실습 환경까지 고려한 균형 잡힌 사양으로 설계했습니다.

아래 영상을 먼저 참고해 주세요.

출고된 실습용 워크스테이션의 세부 구성을 소개해 드리겠습니다.
R9 9900X RTX 5070 Ti : 워크스테이션

LLM 파인튜닝 및 딥러닝 실습용 조립 컴퓨터 견적 사양 디시 추천
CPU는 AMD 라이젠9 9900X 그래니트 릿지를 탑재했습니다. 일반적인 딥러닝 학습부터 LLM 파인튜닝 실습 시 데이터 전처리와 로딩 과정에서도 안정적인 처리 속도를 보여줍니다.
GPU는 지포스 RTX 5070 Ti D7 16GB를 장착했습니다. 파이토치(PyTorch), 케라스(Keras), 텐서플로(TensorFlow), 사이킷런(scikit-learn)을 활용한 모델 학습은 물론, LoRA·QLoRA 기반의 경량 LLM 파인튜닝 실습, 소형 언어 모델 미세조정, 실험용 파라미터 튜닝까지 무리 없이 수행할 수 있는 GPU 메모리와 연산 성능을 제공합니다.
메인보드는 B850M 칩셋을 적용해 실사용 위주의 안정적인 전원 설계와 확장성을 확보했으며, 개인 연구 환경에 최적화된 구성으로 불필요한 비용 부담을 줄였습니다.
메모리는 DDR5-6000 32GB로 구성해 다중 우분투 가상머신 운용, 데이터셋 로딩, 모델 학습과 LLM 파인튜닝 실습 환경에서도 기본적인 여유를 제공합니다.
저장장치는 SSD 1TB를 탑재했습니다. 학습 데이터와 체크포인트를 빠르게 불러오고 저장할 수 있어 반복적인 실험과 실습 과정에서도 작업 흐름이 끊기지 않습니다.
파워서플라이는 정격 850W GOLD 등급을 적용해 GPU 연산이 지속되는 환경에서도 안정적인 전력 공급과 효율을 동시에 만족합니다.

최종적으로 보라컴 RTM 튜닝을 적용해 내부 공기 흐름과 발열을 고려한 설계로, 장시간 딥러닝 학습과 LLM 파인튜닝 실습 환경에서도 안정적인 쿨링을 유지합니다.

이 시스템은 윈도 기반 가상머신(VM) 환경에서 다중 우분투 운용, 파이썬 기반 딥러닝 개발 환경, 파이토치·케라스·텐서플로·사이킷런을 활용한 모델 학습과 실험, 그리고 소형·중형 LLM 파인튜닝 실습을 병행하는 개인 연구자 및 인공지능학과 대학생에게 적합한 구성입니다.

딥러닝 기초부터 모델 학습, 가상머신 기반 개발 환경, 그리고 LLM 파인튜닝 실습까지 한 번에 준비하고 싶으시다면, 이 시스템은 과하지 않지만 분명히 체감되는 선택이 될 수 있습니다.

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