나만의 PC를 AI서버로 만드는법

일단 학습할수있는 최소한의 엔진을 한국어 영어 2가지를 이미 학습된것을 얻어 쓸수있니?

네 👍 가능합니다.

“최소한의 엔진”이라고 하면 직접 새로 학습시키는 게 아니라, 이미 한국어·영어로 학습된 오픈소스 LLM 모델을 받아서 바로 쓸 수 있는 걸 말씀하시는 거죠?
그럼 대표적으로 아래 모델들이 있습니다.
GPU가 필요합니다.

 ✅ 한국어 + 영어 이미 학습된 오픈소스 LLM 후보

1. LLaMA 3 계열 (Meta)

• LLaMA-3-8B / 70B (HuggingFace에서 다운로드 가능)
• 영어가 제일 강하지만 한국어도 어느 정도 지원.
• 커뮤니티에서 한국어 파인튜닝된 버전 존재.

2. Qwen2.5 (Alibaba)

• 최근 성능이 매우 좋음.
• 영어/중국어/한국어 다 잘 지원 (한국어도 꽤 자연스럽게 답함).
• Qwen2.5-7B-Instruct → GPU 12GB VRAM 정도면 실행 가능.
• Code 전용 모델도 있음 (Qwen2.5-Coder).

3. Mistral / Mixtral

• 영어 성능이 강점. 한국어는 중간 정도.
• “Mixtral 8x7B” → 빠르고 메모리 효율적.

4. DeepSeek (오픈소스 버전)

• 중국에서 공개한 모델이라 한국어/영어 다 지원 잘함.
• DeepSeek-Coder: 코드 응답 품질이 좋음.

5. KoAlpaca, Polyglot-Ko

• 한국 연구진이 만든 한국어 특화 모델.
• Polyglot-Ko 12.8B → 한국어 자연스러움 ↑
• 다만 영어 능력은 위 모델보다 조금 약함
•  

🖥️ 최소한으로 바로 써보기 (예: HuggingFace Transformers)

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_name = "Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct"  # 한국어+영어 지원

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    device_map="auto",
    torch_dtype=torch.float16
)

prompt = "안녕하세요. ESP32에서 DHT22 센서를 읽는 코드 예제를 Python으로 작성해줘."
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=300)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

➡️ 이 정도 코드만 있으면 로컬에서 한국어+영어 챗봇을 바로 띄울 수 있습니다.

⚖️ 정리

• 한국어+영어 둘 다 잘 되는 최소 엔진 → Qwen2.5-7B-Instruct 추천
  (GPU 12GB 이상 → 로컬에서 가능, 없으면 Colab/서버에서 실행)
• 더 가볍게 하려면 Qwen2.5-1.8B 버전 (랩탑에서도 CPU로 실행 가능)
• 한국어 특화가 필요하다면 Polyglot-Ko, KoAlpaca
• 코드 지원이 필요하다면 DeepSeek-Coder
  

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 IBM-PC는 IBM에서 PC의 모든것을 만들고 기획해서 오픈한것이기에 여러 회사에서  그것을 받아
부품별로 회사가 만들어 졌고,  조립 PC라는것이 가능해졌지요!.. PC 부품회사는 IBM에  절을 100번씩 해야할듯..
그리고 우리 한국사람도 감사할 따름이지요.

관심 많으신분들은 댓글남겨주세요!!

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또 다른 일반적인 방법은 클라우드 IDC 를 임대하는것입니다.

 플랫폼 / GPU 종류VRAM (GB)시간당 요금 (USD) 

Cloud 임대 최소 기준

해석 및 요약

• 저렴한 옵션: Salad 같은 플랫폼에서는 RTX 4070 Ti 12 GB를 시간당 약 $0.10에 빌릴 수 있어 매우 저렴합니다.
• 일반 클라우드: Google, AWS, DataCrunch 등은 보통 $0.35~$0.40 수준, AWS는 $0.425.
• 스팟 인스턴스나 프로모션을 활용하면 더 저렴하게 얻을 수 있는 기회도 있습니다.

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장기 활용 시 유의사항

TechRadarPro의 기사에 따르면, 장기적으로 보면 클라우드 GPU 렌탈은 상당한 비용 부담이 될 수 있습니다. 예를 들어 H100 GPU를 하루 평균 사용하면 월 $5,500 수준, 연간 $65,000 이상이 될 수 있다는 지적이 있습니다. 하드웨어를 직접 구매할 경우에는 6~9개월 안에 비용을 회수할 수 있다는 분석도 있네요. Google Cloud+4salad.com+4salad.com+4getdeploying.com+1

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결론 정리

• 가장 저렴하게 시도하려면: Salad의 RTX 4070 Ti (12GB) – 약 $0.10/시간.
• 안정성과 성능을 중시한다면: Google T4, AWS, DataCrunch 등 – 약 $0.35~$0.45/시간.
• 장기 운영이라면: 클라우드보다 직접 GPU 구매나 하이브리드 전략이 비용 효율적일 수 있어요

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