블100프로젝트 - Part5. 현실 -그래픽카드가 필요하다.(대안, 셀레니움)

2025-04-07

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블로그를 더 열 생각에

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사용될 GPT토큰이 늘어날것을 대비해 로컬에서 LLM을 돌려볼 심산이었다.

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그런데..그래픽카드가 꾸져서 도저히 돌릴수있는게 없다. 허허허....

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이렇게되면 그냥 gpt를 쓰는게 나을지도.

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일단 오늘 10달러를 충전했다. 세금포함 11달러

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4/7 현재잔액

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내일은 몇개의 글이 올라갔고 얼마가 까졌을지 확인해보자. 아직은 남는게 없는 장사다.

그래도 재밌다.

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내가가진 데스크탑으로 그게 가능하냔거지 GTX1650이야

 

ChatGPT의 말:

❌ GTX 1650으로 GPT-4-turbo 수준의 모델을 돌릴 수 있을까?

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✅ GTX 1650 스펙 (기준 모델)

• VRAM: 4GB (DDR5 또는 GDDR6)
• CUDA Cores: 896
• Tensor Cores: 없음 (이전 세대 아키텍처, 딥러닝 최적화 미지원)
• Architecture: Turing (하지만 딥러닝 가속 기능이 제한적)

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🚦 GTX 1650의 문제점:

1. VRAM이 너무 적음 (4GB)
   • 대부분의 최신 모델들은 최소 8GB 이상의 VRAM을 요구함.
   • 특히, LLaMA 2 (70B 모델), Falcon 180B 같은 모델은 48GB 이상의 VRAM이 필요함.
2. CUDA Cores가 부족함
   • 모델 실행 속도가 매우 느릴 수 있음.
   • 실시간 텍스트 생성은 거의 불가능.
3. Tensor Cores 없음
   • 최신 모델들이 사용하는 혼합 정밀도 연산 (FP16, INT8 등) 최적화를 사용하지 못함.

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✅ 가능한 모델 (GTX 1650으로 실행 가능한 오픈소스 모델):

1. Mistral 7B (경량 모델)
   • VRAM 요구량 (4-bit Quantization): 약 4GB
   • 성능: GPT-3 수준 이하이지만, 간단한 텍스트 생성 가능.
   • 추천 이유: VRAM 요구량을 크게 줄일 수 있어 GTX 1650으로도 실행 가능.
2. LLaMA 2 (7B 모델, Quantized)
   • VRAM 요구량 (4-bit Quantization): 약 4GB
   • 성능: 중간 수준. GPT-4-turbo 수준에는 못 미침.
   • 추천 이유: 최적화된 경량 모델로 사용 가능.
3. GPT-Neo 1.3B / 2.7B (Quantized)
   • VRAM 요구량: 4GB 이내로 줄일 수 있음.
   • 성능: GPT-3 이전 수준. 비교적 간단한 작업에 적합.

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📌 GTX 1650으로 할 수 있는 것과 없는 것

모델가능 여부이유

Mistral 7B (Quantized)	✅ 가능	VRAM 사용량이 적고 효율적임.
LLaMA 2 (7B, Quantized)	✅ 가능	VRAM 4GB로 실행 가능하지만 느림.
GPT-Neo 1.3B / 2.7B	✅ 가능	단순 작업에 적합.
LLaMA 2 (13B, 70B)	❌ 불가능	VRAM 부족 (최소 24GB 필요).
Falcon 180B	❌ 불가능	VRAM 부족 (최소 48GB 필요).
GPT-4-turbo 수준 모델	❌ 불가능	모델 크기가 너무 큼.

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💡 결론:

• GTX 1650으로는 GPT-4-turbo 수준의 모델은 절대 돌릴 수 없음.
• 다만, Mistral 7B 또는 LLaMA 2 (7B 모델, Quantized) 정도는 돌릴 수 있음.
• 모델 크기를 줄이기 위해 Quantization (4-bit 또는 8-bit) 처리를 사용해야 함.

그냥 셀레니움으로 자동으로 마우스 움직이게 해서 그걸로  구글창에 gpt한테 시키는게 나을것같다.