안녕하세요. AI 연산과 개발 환경에 최적화된 시스템을 설계하는 보라컴입니다.

오늘 소개해드릴 시스템은 AMD 라이젠7 9700X와 지포스 RTX 5070 Ti를 기반으로 구성한, 컴퓨터공학과 학생을 위한 AI 에이전트·딥러닝 겸용 워크스테이션입니다. 우분투(Ubuntu) 기반 환경에서 오픈클로(OpenClaw)를 활용한 개인 AI 비서 구축은 물론, LLM 파인튜닝과 다양한 딥러닝 실험까지 염두에 둔 실전 중심 구성입니다. 단순 과제용 PC가 아니라, 실제로 모델을 올리고 실험하며 성장할 수 있는 머신에 초점을 맞췄습니다.

아래 영상을 먼저 확인해 주세요.

출고된 워크스테이션의 세부 구성을 소개해 드리겠습니다.
라이젠7 9700X 지포스 RTX 5070 Ti 오픈클로 AI 비서 /

LLM 파인튜닝 / 딥러닝 / 조립 컴퓨터 견적 사양 디시 추천
CPU는 AMD 라이젠7 9700X 그래니트 릿지를 탑재했습니다. 우분투 환경에서 도커(Docker), 가상환경(venv/conda), LLM 서버를 동시에 구동해도 병목 없이 부드러운 작업 흐름을 유지합니다. 오픈클로 기반 AI 에이전트 운용 시에도 각종 툴 실행과 백엔드 프로세스를 안정적으로 처리합니다.
GPU는 지포스 RTX 5070 Ti OC D7 16GB를 장착했습니다. 16GB VRAM은 7B에서 14B급 LLM은 물론, 32B 모델 4bit 양자화 구동까지 고려할 수 있는 현실적인 용량으로, 로컬 LLM 실험과 추론 환경 구축에 충분한 성능을 제공합니다. PyTorch, TensorFlow 기반 모델 학습, LoRA 파인튜닝, Stable Diffusion 실습 등 GPU 가속이 핵심이 되는 작업에서 확실한 체감 성능을 기대할 수 있습니다. 단순 사용이 아니라 직접 실험하고 튜닝하는 경험을 가능하게 하는 핵심 부품입니다.
메인보드는 B850M WIFI 칩셋을 적용했습니다. 장시간 학습 작업을 수행해도 흔들림 없는 시스템 안정성을 확보합니다. 실사용을 고려한 균형 잡힌 선택입니다.
메모리는 DDR5-5600 32GB로 구성했습니다. 불필요하게 과하지 않으면서도, AI 개발을 시작하고 확장해 나가기에 부담 없는 현실적인 구성입니다.
저장장치는 SSD 1TB를 탑재했습니다. 우분투 운영체제, 다양한 가상환경, LLM 모델 파일, 데이터셋까지 넉넉하게 저장할 수 있습니다.
파워서플라이는 정격 800W BRONZE 등급을 적용했습니다. RTX 5070 Ti 기반 시스템에 최적화된 용량으로, 장시간 GPU 연산 환경에서도 안정적인 전력 공급을 제공합니다.

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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