r/LocalLLaMA•2개월 전•330•227
API 비용 아끼려고 5090 샀다가 미니 데이터센터 구축해버림. 다들 공감하지?
Bought a 5090 to escape API fees. Ended up building a mini datacenter. Sound familiar?
핵심 요약
로컬 LLM 구동을 위해 고사양 GPU를 구매했다가 장비병에 걸려 데이터센터급 환경을 갖추게 된 경험담.
- GPU 업그레이드 — API 비용 절감을 위해 시작한 로컬 LLM 구동이 고사양 GPU 증설로 이어짐.
- VRAM의 늪 — 더 큰 모델과 긴 컨텍스트를 처리하려다 보니 끝없는 장비 욕심에 빠짐.
- 현실 자각 — 막상 구축하고 나니 실제 작업은 5090 한 장으로도 충분하다는 사실을 깨달음.
- 커뮤니티 공감 — 로컬 LLM 사용자들 사이에서 흔히 발생하는 '장비병'에 대한 공감대 형성.
작년에 27B 모델을 로컬에서 돌리려고 RTX 5090을 샀음. LoRA로 내 데이터 파인튜닝도 하고 RAG도 구축하면서 처음엔 꽤 만족했지. 근데 Q8 양자화에 130k 컨텍스트를 돌리려니 턱없이 부족하더라고. 그래서 자연스럽게 RTX 6000 Pro 두 장을 더 샀고, 차세대 모델 나오기만 기다리는 중임.
현실을 자각해보니 요즘은 100B급 모델들이 쏟아져 나와서 이것조차 부족하게 느껴짐. 최소 512GB 클러스터는 있어야겠다 싶었는데, 문득 내가 하는 작업 대부분은 5090 한 장으로도 충분하다는 게 떠오름. 그래서 지금은 남는 연산 자원을 친구들한테 빌려주는 중.
다들 공감함? 평소에 어떤 LLM 모델을 주력으로 씀?
