RTX 4060 8GB로 RAG 가능할까?

RTX 4060 8GB로 RAG 가능할까?

RTX 4060 8GB는 엔트리급 GPU이지만, RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 제한적으로 실행할 수 있어. 다만, 사용하는 LLM의 크기에 따라 성능 차이가 클 거야.

---

✅ 가능한 RAG 워크로드

RTX 4060 (8GB VRAM)으로 실행 가능한 RAG 설정을 정리하면:

1️⃣ 소형 LLM (7B 이하) + RAG ✅ 가능

• 예: Qwen2.5-7B, Mistral-7B, Llama 3-8B, Phi-3 3.8B
• 세팅:
  • fp16 대신 int4/int8 양자화(Quantization) 적용
  • 비교적 적은 문서 데이터셋을 처리해야 함
  • Hugging Face Transformers + GGUF 모델 사용 추천
  • FAISS 같은 경량 벡터DB 사용하여 메모리 절약

👉 소형 모델을 활용하면 RAG 실행 가능하지만, 성능이 제한될 수 있음.

---

2️⃣ 중형 LLM (7B~13B) + RAG ⚠️ 제한적

• 예: Llama 3-8B, DeepSeek-7B, Qwen2.5-7B/14B
• 세팅:
  • VRAM이 부족하므로 CPU + GPU 혼합 실행 (Offloading) 필요
  • 모델을 int4로 양자화해야 실행 가능
  • RAG 벡터DB 크기를 줄여야 함 (예: Top-k 검색 사용)

👉 가능하긴 하지만 속도가 느리고, GPT-4o 수준의 답변을 기대하긴 어려움.

---

3️⃣ 대형 LLM (14B 이상) + RAG ❌ 불가능

• 예: Llama 3-70B, Qwen2.5-72B, Mixtral-8x7B
• 이유:
  • VRAM이 부족해서 로딩 자체가 안 됨.
  • 양자화해도 실행 불가능하거나 극도로 느려짐.
  • 최소 24GB 이상의 VRAM이 필요 (RTX 4090, A100, H100 등 고사양 필요).

👉 14B 이상 모델은 RTX 4060으로 실행 불가능.

---

🚀 RTX 4060(8GB)에서 RAG 최적화 실행 방법

💡 최대한 효율적으로 돌리는 방법:

1. 7B 이하 모델 사용:
   • Qwen2.5-7B, Mistral-7B, Llama 3-8B 추천
   • llama.cpp, GGUF 양자화 모델 활용 (4bit 양자화 필수)
2. Offloading 활용:
   • VRAM이 부족하므로 일부 연산을 CPU로 분산 (bitsandbytes, exllama 사용)
   • RAM이 16GB 이상이면 일부 모델이 실행 가능할 수도 있음.
3. 경량 벡터DB 사용:
   • FAISS, ChromaDB, Qdrant 사용 (ColBERT 같은 무거운 DB는 피하기)
   • Top-K 검색으로 검색 결과를 줄이기
4. 실시간 검색 대신 미리 인덱싱
   • 실시간 검색(RAG-Pipeline)은 속도가 느리므로 미리 인덱싱된 데이터 활용

---

✅ 결론

✅ 가능: 7B 이하 모델 + 최적화하면 RAG 가능
⚠️ 제한적: 8B~13B 모델은 최적화 필요 & 속도 저하
❌ 불가능: 14B 이상 모델은 RTX 4060으로 실행 불가능

📌 RTX 4060에서는 Qwen2.5-7B, Mistral-7B 같은 소형 모델을 사용하고, FAISS 같은 경량 벡터DB를 활용하면 RAG가 가능함. 🚀