NVidia

도커 모델 러너에서 컨텍스트 크기 구성은 예상보다 더 복잡합니다.

블랙 포레스트 랩스는 텍스트 지시문을 사용하여 기존 이미지를 향상시키는 고급 이미지에서 이미지로 생성하는 AI 모델인 FLUX.1-Kontext-dev를 출시했습니다.

Docker Model Runner은 로컬에서 AI 모델을 실행하기 위한 Docker의 공식 도구이지만, NVIDIA GPU 가속을 Docker Model Runner에서 활성화하기 위해서는 특정한 설정이 필요합니다.

저는 NVIDIA DGX Spark, Mac Studio, 그리고 RTX 4080 세 가지 다른 플랫폼에서 Ollama를 사용하여 GPT-OSS 120b의 흥미로운 성능 테스트 결과를 조사했습니다. Ollama 라이브러리에서 제공하는 GPT-OSS 120b 모델은 65GB의 크기를 가지며, 이는 RTX 4080의 16GB VRAM에 맞지 않으므로, 또는 더 최근의 RTX 5080에도 맞지 않습니다.

Docker 모델 러너 (DMR)는 2025년 4월에 도입된 Docker의 공식 솔루션으로, 로컬에서 AI 모델을 실행하는 데 사용됩니다. 이 체크리스트는 모든 필수 명령어, 구성 및 최선의 실천 방법에 대한 빠른 참조를 제공합니다.

로컬에서 대규모 언어 모델(LLM) 실행 는 프라이버시, 비용 관리, 오프라인 기능을 위해 점점 더 인기를 끌고 있습니다. 2025년 4월에 Docker가 Docker Model Runner (DMR), AI 모델 배포를 위한 공식 솔루션을 발표하면서 상황은 크게 변화했습니다.

**NVIDIA DGX Spark**는 실제 제품이며, 2025년 10월 15일에 판매가 시작되며, CUDA 개발자들이 로컬 LLM 작업을 수행하기 위해 통합된 NVIDIA AI 스택이 포함된 제품을 대상으로 합니다. 미국 MSRP는 $3,999이며, 영국/독일/일본의 경우 VAT 및 채널 비용으로 인해 가격이 더 높습니다. AUD/KRW 공식 가격표는 아직 널리 공개되지 않았습니다.

다시 한 번, LLM(대규모 언어 모델)에 특히 적합하고 AI 전반에 일반적으로 적합한 최상위 소비자용 GPU의 가격을 비교해 보겠습니다.
구체적으로 저는
RTX-5080 및 RTX-5090 가격
을 살펴보고 있습니다. 가격이 약간 하락했습니다.

GPU 로드 모니터링 애플리케이션: nvidia-smi vs nvtop vs nvitop vs KDE plasma systemmonitor.

NVIDIA는 곧 NVIDIA DGX Spark를 출시할 예정입니다. 이는 Blackwell 아키텍처를 기반으로 한 소형 AI 슈퍼컴퓨터로, 128GB 이상의 통합 RAM과 1 PFLOPS의 AI 성능을 제공합니다. LLM을 실행하는 데 매우 적합한 장비입니다.

최상위 소비자용 GPU의 가격을 비교해 보겠습니다. 특히 LLM(대규모 언어 모델)에 적합하지만, 일반적으로 AI에도 적합한 GPU에 초점을 맞추겠습니다.
구체적으로는 다음을 확인해 보세요:
RTX 5080 및 RTX 5090 가격. 가격이 약간 하락했습니다.

3개월 전만 해도 RTX 5090은 가게에서 보이지 않았지만, 지금은 이미 판매되고 있지만 가격은 MRSP보다 약간 높은 편입니다.
가장 저렴한 호주에서의 RTX 5080 및 RTX 5090 가격을 비교해 보고 어떻게 되는지 확인해 보겠습니다.

최고의 자동화 시스템으로 어떤 멋진 일도 수행할 수 있습니다.