안녕하세요. 전문적인 워크스테이션 제작을 통해 LLM 및 딥러닝 등의 차세대 시스템을 제공하는 보라컴입니다.

오늘 소개해드릴 시스템은 AMD 라이젠7 9700X 그래니트 릿지와 지포스 RTX 5070 Ti를 기반으로 구성한, 핀테크 학과 석사 과정에 실습용으로 최적화된 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, 실제 연구 흐름에 맞춘 균형 설계에 집중했습니다. 여기에 LLM 파인튜닝 실습까지 고려해, 단순 학습용을 넘어 한 단계 높은 실험 환경을 구현할 수 있도록 구성했습니다.

아래 영상을 먼저 확인해 주세요.

출고된 딥러닝 시스템의 세부 구성은 다음과 같습니다.
R7 9700X RTX 5070 Ti : 핀테크 석사 과정 보라컴

딥러닝 및 LLM 파인튜닝 조립 컴퓨터 견적 사양 디시 추천
CPU는 AMD 라이젠7 9700X 그래니트 릿지를 탑재했습니다. 윈도 환경에서 다중 VM을 구동하면서도 쾌적한 반응 속도를 유지합니다.
GPU는 지포스 RTX 5070 Ti D7 16GB를 장착했습니다. 일반적인 모델 학습은 물론, 로라(LoRA) 기반 LLM 파인튜닝 실습까지 안정적으로 소화할 수 있는 여유 용량을 제공합니다. 그 외 GPU 가속 학습에서 뛰어난 연산 효율을 발휘하며, 개인 연구 환경에서 “충분히 빠른 학습 속도”를 체감하게 해주는 핵심 구성입니다.
메인보드는 B850M 칩셋을 적용했습니다. 최신 AM5 플랫폼 기반으로 안정적인 전원부와 확장성을 갖추어, 장시간 연산과 가상화 환경 운용에서도 흔들림 없는 시스템 안정성을 확보합니다.
메모리는 DDR5-6000 32GB로 구성했습니다. 다중 우분투 VM 구동, 대규모 데이터셋 로딩, 병렬 실험 환경에서도 기본 연구 작업에 부족함이 없도록 설계되었습니다.
저장장치는 SSD 1TB를 탑재했습니다. 운영체제, 가상머신 이미지, 파이썬 개발 환경, 데이터셋 및 모델 체크포인트를 빠르게 불러오고 저장할 수 있어 반복 실험이 많은 석사 연구 환경에서 작업 흐름을 끊지 않습니다.
파워서플라이는 850W GOLD 등급을 적용했습니다. RTX 5070 Ti 기반 고부하 GPU 연산 환경에서도 안정적인 전력 공급이 가능하며, 장시간 학습 작업에서도 효율과 내구성을 동시에 만족하는 구성입니다.

최종적으로 보라컴 RTM-PLUS 튜닝을 적용했습니다. 내부 공기 흐름과 발열 관리에 집중한 설계로, 장시간 모델 학습과 LLM 파인튜닝 실습 환경에서도 클럭 저하 없이 안정적인 성능을 유지합니다.

이 시스템은 다음과 같은 작업 환경에 적합합니다. 윈도 기반 가상머신(VM) 환경에서 다중 우분투(Ubuntu) 운용, 파이썬(Python) 기반 딥러닝 개발, 파이토치(PyTorch)·케라스(Keras)·텐서플로(TensorFlow)·사이킷런(scikit-learn)을 활용한 모델 학습 및 실험, 핀테크 데이터 분석, GPU 가속 기반 연구 작업, 그리고 LoRA 기반 LLM 파인튜닝 실습까지. 개인 연구자가 직접 실험하고, 개선하고, 반복 학습하는 실제 연구 흐름에 맞춰 설계된 구성입니다.

개인 연구용이지만 성능은 타협하고 싶지 않다면, 과하지 않으면서도 확실히 체감되는 선택이 될 수 있습니다.
석사 과정 동안 여러분의 연구 속도를 끌어올릴 수 있는 시스템, 지금 바로 보라컴에서 확인해 보시기 바랍니다.

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