티스토리는 이거 대응한다고 업로드 하면 약간의 시간이 지난 후에 뜬다.
살색이 많은 이미지도 아닌데 왜 이래?
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개소리 왈왈/블로그2026. 7. 24. 14:59
모종의 음모/CAN2026. 7. 24. 14:34
벌써 3년전에 가볍게(?) 해봤었네..
또 까먹다니 이 기억력 어쩔.. ㅠㅠ
그때와 다른건.. 작년 부터 /boot/config.txt의 경로가 달라졌다는 정도?
| $ uname -a Linux raspberrypi 6.12.25+rpt-rpi-v7 #1 SMP Raspbian 1:6.12.25-1+rpt1 (2025-04-30) armv7l GNU/Linux $ cat /boot/config.txt DO NOT EDIT THIS FILE The file you are looking for has moved to /boot/firmware/config.txt $ cat /boot/firmware/config.txt [all] dtoverlay=mcp2515-can0,oscillator=8000000,interrupt=12 dtoverlay=spi-bcm2835-overlay $ sudo ip link set can0 up type can bitrate 125000 $ ifconfig can0 can0: flags=193<UP,RUNNING,NOARP> mtu 16 unspec 00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00 txqueuelen 10 (UNSPEC) RX packets 0 bytes 0 (0.0 B) RX errors 0 dropped 0 overruns 0 frame 0 TX packets 0 bytes 0 (0.0 B) TX errors 0 dropped 0 overruns 0 carrier 0 collisions 0 $ dmesg | grep -i can [ 12.948060] CAN device driver interface [ 13.070005] mcp251x spi0.0 can0: MCP2515 successfully initialized. $ lsmod |grep can can_dev 40960 1 mcp251x |
loopback 설정. ifconfig 상으로는 별다른 티가 안난다
| $ sudo ip link set can0 up type can bitrate 125000 loopback on $ sudo ifconfig can0 can0: flags=193<UP,RUNNING,NOARP> mtu 16 unspec 00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00-00 txqueuelen 10 (UNSPEC) RX packets 0 bytes 0 (0.0 B) RX errors 0 dropped 0 overruns 0 frame 0 TX packets 0 bytes 0 (0.0 B) TX errors 0 dropped 0 overruns 0 carrier 0 collisions 0 |
[링크 : https://forums.raspberrypi.com/viewtopic.php?t=7027&start=225]
아무튼 loopback을 활성화 하고 ssh 로 창 두개 열어서 한쪽은 candump 실행해두고
다른 한쪽에서 cansend로 보내면 보내진다.
| $ cansend can0 5A1#11.2233.44556677.88 |
| $ candump can0 can0 5A1 [8] 11 22 33 44 55 66 77 88 can0 5A1 [8] 11 22 33 44 55 66 77 88 |
| $ demsg | tail [ 965.109222] can: controller area network core [ 965.109370] NET: Registered PF_CAN protocol family [ 965.136117] can: raw protocol [ 1028.671698] mcp251x spi0.0 can0: bus-off |
[링크 : https://whiteknight3672.tistory.com/346]
[링크 : https://blog.naver.com/mts90/221644429413]
[링크 : https://wp.mytv.kr/2019/10/31/raspberry-pi-에서-can-통신-사용하기/] 결선도
2023.10.31 - [모종의 음모/CAN] - MCP2515 on rpi
2025.02.19 - [모종의 음모/CAN] - candump, cansend와 vcan
+
MCP2515 / TJA1050
D0695323C 라고 써있어서
이게 8 MHz 인지 16 MHz 인질 모르겠다. 검색해도 안나온다.
일단 두대를 보니 서로 다른게 써있어서 그냥 시리얼 번호라고 생각하는 중.
일단은 3.3V했는데 이러면 외부로 신호는 발생시키지 못할 듯.
예전에도 본건 데 전원이 잘못되었다고 개조를 해야 한다고 하는데
지금 다시 읽어보니 라즈베리 파이 gpio 가 3.3V 라서 아두이노와는 다르게 5V로 주면 라즈베리가 데미지 입게된다.
| Because MCP2515 must be powered from 3,3V, because MCP2515 is directly connected to Pi GPIO and GPIO only accept 3,3V |
[링크 : https://forums.raspberrypi.com/viewtopic.php?t=141052]
데이터 시트를 찾아보면
MCP2515는 2.7 V~5.5 V 면 되지만 SPI 도 Vdd 전압 따라가게 되면 흐음..
CAN tranceiver칩은 4.75~5.25V 사이에 전압을 공급해야 한다.
[링크 : https://www.nxp.com/docs/en/data-sheet/TJA1050.pdf]
걍 속편하게 SPI 쪽만 레벨 시프터 쓸까? 개조가 나을까..
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모델이 작은거라 그런가 94% 인데 33W라.. 좀 더 빡세게 굴려봐야하나 ㅋㅋ
| $ ./llama-b10099/llama-cli -m ./model/gemma4-e4b-qat/gemma-4-E4B-it-qat-UD-Q4_K_XL.gguf > 안녕? [ Prompt: 8.0 t/s | Generation: 45.2 t/s ] > 너에 대한 소개 [ Prompt: 92.5 t/s | Generation: 51.4 t/s ] > 파이썬으로 셀레니움을 통해 웹을 서칭하고 텍스트만 추출하고 makrdown 으로 변환후 md 파일과 pdf로 저장하는 기능을 구현해줘 [ Prompt: 803.0 t/s | Generation: 48.9 t/s ] |
| $ ./llama-b10099/llama-cli -m ./model/qwen3.5/Qwen3.5-0.8B-UD-Q4_K_XL.gguf -rea off > 안녕? [ Prompt: 152.3 t/s | Generation: 121.5 t/s ] > 너에 대한 소개 [ Prompt: 218.0 t/s | Generation: 140.4 t/s ] > 파이썬으로 셀레니움을 통해 웹을 서칭하고 텍스트만 추출하고 makrdown 으로 변환후 md 파일과 pdf로 저장하는 기능을 구현해줘 [ Prompt: 68.2 t/s | Generation: 136.5 t/s ] |
컨텍스트 줄인다고 빨라지진 않네
| $ ./llama-b10099/llama-cli -m ./model/qwen3.5/Qwen3.5-0.8B-UD-Q4_K_XL.gguf -rea off -c 4096 > 안녕? [ Prompt: 177.3 t/s | Generation: 131.4 t/s ] > 너에 대한 소개 [ Prompt: 335.9 t/s | Generation: 140.5 t/s ] > 파이썬으로 셀레니움을 통해 웹을 서칭하고 텍스트만 추출하고 makrdown 으로 변환후 md 파일과 pdf로 저장하는 기능을 구현해줘 [ Prompt: 1389.9 t/s | Generation: 136.3 t/s ] |
| $ ./llama-b10099/llama-cli -m ./model/gemma4-e4b/gemma-4-E4B-it-Q4_K_M.gguf > 안녕? [ Prompt: 1.0 t/s | Generation: 26.9 t/s ] > 안녕? [ Prompt: 65.8 t/s | Generation: 42.2 t/s ] > 너에 대한 소개 [ Prompt: 121.2 t/s | Generation: 41.9 t/s ] > 파이썬으로 셀레니움을 통해 웹을 서칭하고 텍스트만 추출하고 makrdown 으로 변환후 md 파일과 pdf로 저장하는 기능을 구현해줘 [ Prompt: 916.7 t/s | Generation: 41.1 t/s ] |
gemma4-31B 는 조금 더 뜨끈해진다.
| $ ./llama-b10099/llama-cli -m ./model/gemma4-31b/gemma-4-31B-it-UD-Q2_K_XL.gguf > 안녕? [ Prompt: 1.1 t/s | Generation: 6.9 t/s ] > 너에 대한 소개 [ Prompt: 11.5 t/s | Generation: 7.1 t/s ] > 파이썬으로 셀레니움을 통해 웹을 서칭하고 텍스트만 추출하고 makrdown 으로 변환후 md 파일과 pdf로 저장하는 기능을 구현해줘 [ Prompt: 68.3 t/s | Generation: 6.9 t/s ] |
메모리가 의외로 얼마 안먹나?
| nvidia@localhost:~/llm$ free -h total used free shared buff/cache available Mem: 122Gi 40Gi 2.2Gi 26Mi 81Gi 82Gi Swap: 2.0Gi 256Ki 2.0Gi nvidia@localhost:~/llm$ free -h total used free shared buff/cache available Mem: 122Gi 37Gi 5.0Gi 26Mi 81Gi 85Gi Swap: 2.0Gi 256Ki 2.0Gi |
파일이 11G 인데 저거밖에 안 먹는게 맞..나?
| $ ll -h ./model/gemma4-31b/gemma-4-31B-it-UD-Q2_K_XL.gguf -rw-rw-r-- 1 nvidia nvidia 11G 7월 24 11:11 ./model/gemma4-31b/gemma-4-31B-it-UD-Q2_K_XL.gguf |
qwen3.6 35B는 의외로 빠르다 머지?
| $ ./llama-b10099/llama-cli -m ./model/qwen3.6_35B/Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q2_K_XL.gguf > 안녕? [ Prompt: 6.0 t/s | Generation: 43.9 t/s ] > 너에 대한 소개 [ Prompt: 39.6 t/s | Generation: 45.1 t/s ] > 파이썬으로 셀레니움을 통해 웹을 서칭하고 텍스트만 추출하고 makrdown 으로 변환후 md 파일과 pdf로 저장하는 기능을 구현해줘 [ Prompt: 93.7 t/s | Generation: 43.6 t/s ] |
메모리는 봐도 모르겠다
| nvidia@localhost:~/llm$ free -h total used free shared buff/cache available Mem: 122Gi 38Gi 3.8Gi 26Mi 81Gi 83Gi Swap: 2.0Gi 256Ki 2.0Gi nvidia@localhost:~/llm$ free -h total used free shared buff/cache available Mem: 122Gi 37Gi 5.0Gi 26Mi 81Gi 85Gi Swap: 2.0Gi 256Ki 2.0Gi |
+
| $ ./llama-b10099/llama-cli -m ./model/gemma4-e4b/gemma-4-E4B-it-Q4_K_M.gguf |
| $ ./llama-b10099/llama-cli -m ./model/qwen3.6_35B/Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q2_K_XL.gguf |
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embeded/jetson2026. 7. 24. 11:39
헛다리를 짚은것 같은데 메모리가 안나오는건 공유 메모리를 써서 인가.. 싶기도 하고?
아무튼 thor iGPU에서는 최대 2개로 나누어 쓸 수 있나 본데
gfx는 외부 출력 포트를 쓸수 있냐 없냐의 차이인것 같고
[링크 : https://docs.nvidia.com/datacenter/tesla/mig-user-guide/supported-mig-profiles.html]
| nvidia@localhost:~$ nvidia-smi -L GPU 0: NVIDIA Thor (UUID: GPU-a7c66ad2-6dbb-0ab8-c1a2-37ba6dba3600) nvidia@localhost:~$ nvidia-smi -i 0 -q ==============NVSMI LOG============== Timestamp : Fri Jul 24 11:33:07 2026 Driver Version : 580.00 CUDA Version : 13.0 Attached GPUs : 1 GPU 00000000:01:00.0 Product Name : NVIDIA Thor Product Brand : GeForce Product Architecture : Blackwell Display Mode : Requested functionality has been deprecated Display Attached : No Display Active : Disabled Persistence Mode : Disabled Addressing Mode : ATS MIG Mode Current : Disabled Pending : Disabled Accounting Mode : Disabled Accounting Mode Buffer Size : 4000 Driver Model Current : N/A Pending : N/A Serial Number : N/A GPU UUID : GPU-a7c66ad2-6dbb-0ab8-c1a2-37ba6dba3600 GPU PDI : 0x9257b02c0bd38a20 Minor Number : 0 VBIOS Version : N/A MultiGPU Board : No Board ID : 0x100 Board Part Number : N/A GPU Part Number : 2B00--A1 FRU Part Number : N/A Platform Info Chassis Serial Number : N/A Slot Number : N/A Tray Index : N/A Host ID : N/A Peer Type : N/A Module Id : N/A GPU Fabric GUID : N/A Inforom Version Image Version : N/A OEM Object : N/A ECC Object : N/A Power Management Object : N/A Inforom BBX Object Flush Latest Timestamp : N/A Latest Duration : N/A GPU Operation Mode Current : N/A Pending : N/A GPU C2C Mode : Disabled GPU Virtualization Mode Virtualization Mode : None Host VGPU Mode : N/A vGPU Heterogeneous Mode : N/A GPU Recovery Action : None GSP Firmware Version : 580.00 IBMNPU Relaxed Ordering Mode : N/A PCI Bus : 0x01 Device : 0x00 Domain : 0x0000 Base Classcode : 0x3 Sub Classcode : 0x2 Device Id : 0x2B0010DE Bus Id : 00000000:01:00.0 Sub System Id : 0x00000000 GPU Link Info PCIe Generation Max : 1 Current : 1 Device Current : 1 Device Max : 5 Host Max : 1 Link Width Max : 16x Current : 1x Bridge Chip Type : N/A Firmware : N/A Replays Since Reset : 0 Replay Number Rollovers : 0 Tx Throughput : N/A Rx Throughput : N/A Atomic Caps Outbound : FETCHADD_32 FETCHADD_64 SWAP_32 SWAP_64 CAS_32 CAS_64 Atomic Caps Inbound : N/A Fan Speed : N/A Performance State : N/A Clocks Event Reasons : N/A Clocks Event Reasons Counters SW Power Capping : N/A Sync Boost : N/A SW Thermal Slowdown : N/A HW Thermal Slowdown : N/A HW Power Braking : N/A Sparse Operation Mode : N/A FB Memory Usage Total : N/A Reserved : N/A Used : N/A Free : N/A BAR1 Memory Usage Total : N/A Used : N/A Free : N/A Conf Compute Protected Memory Usage Total : 0 MiB Used : 0 MiB Free : 0 MiB Compute Mode : Default Utilization GPU : 98 % Memory : 0 % Encoder : 0 % Decoder : 0 % JPEG : 0 % OFA : 0 % Encoder Stats Active Sessions : 0 Average FPS : 0 Average Latency : 0 FBC Stats Active Sessions : 0 Average FPS : 0 Average Latency : 0 DRAM Encryption Mode Current : N/A Pending : N/A ECC Mode Current : N/A Pending : N/A ECC Errors Volatile SRAM Correctable : N/A SRAM Uncorrectable Parity : N/A SRAM Uncorrectable SEC-DED : N/A DRAM Correctable : N/A DRAM Uncorrectable : N/A Aggregate SRAM Correctable : N/A SRAM Uncorrectable Parity : N/A SRAM Uncorrectable SEC-DED : N/A DRAM Correctable : N/A DRAM Uncorrectable : N/A SRAM Threshold Exceeded : N/A Aggregate Uncorrectable SRAM Sources SRAM L2 : N/A SRAM SM : N/A SRAM Microcontroller : N/A SRAM PCIE : N/A SRAM Other : N/A Channel Repair Pending : N/A TPC Repair Pending : N/A Retired Pages Single Bit ECC : N/A Double Bit ECC : N/A Pending Page Blacklist : N/A Remapped Rows : N/A Temperature GPU Current Temp : 60 C GPU T.Limit Temp : N/A GPU Shutdown Temp : N/A GPU Slowdown Temp : N/A GPU Max Operating Temp : N/A GPU Target Temperature : N/A Memory Current Temp : N/A Memory Max Operating Temp : N/A GPU Power Readings Average Power Draw : N/A Instantaneous Power Draw : 36.21 W Current Power Limit : N/A Requested Power Limit : N/A Default Power Limit : N/A Min Power Limit : N/A Max Power Limit : N/A GPU Memory Power Readings Average Power Draw : N/A Instantaneous Power Draw : N/A Module Power Readings Average Power Draw : N/A Instantaneous Power Draw : N/A Current Power Limit : N/A Requested Power Limit : N/A Default Power Limit : N/A Min Power Limit : N/A Max Power Limit : N/A Power Smoothing : N/A Workload Power Profiles Requested Profiles : N/A Enforced Profiles : N/A Clocks Graphics : 1575 MHz SM : N/A Memory : N/A Video : 315 MHz Applications Clocks Graphics : Requested functionality has been deprecated Memory : Requested functionality has been deprecated Default Applications Clocks Graphics : Requested functionality has been deprecated Memory : Requested functionality has been deprecated Deferred Clocks Memory : N/A Max Clocks Graphics : N/A SM : N/A Memory : N/A Video : N/A Max Customer Boost Clocks Graphics : N/A Clock Policy Auto Boost : N/A Auto Boost Default : N/A Fabric State : Deprecated; See field Probe State instead Probe State : N/A Status : Deprecated; See field Probe Status instead Probe Status : N/A CliqueId : N/A ClusterUUID : N/A Health Summary : N/A Bandwidth : N/A Route Recovery in progress : N/A Route Unhealthy : N/A Access Timeout Recovery : N/A Incorrect Configuration : N/A Processes GPU instance ID : N/A Compute instance ID : N/A Process ID : 3559 Type : G Name : /usr/lib/xorg/Xorg Used GPU Memory : 95 MiB GPU instance ID : N/A Compute instance ID : N/A Process ID : 3775 Type : G Name : /usr/bin/gnome-shell Used GPU Memory : 58 MiB GPU instance ID : N/A Compute instance ID : N/A Process ID : 8710 Type : C+G Name : ./llama-b10099/llama-cli Used GPU Memory : 33671 MiB Capabilities EGM : disabled nvidia@localhost:~$ nvidia-smi mig -lgip +-------------------------------------------------------------------------------+ | GPU instance profiles: | | GPU Name ID Instances Memory P2P SM DEC ENC | | Free/Total GiB CE JPEG OFA | |===============================================================================| |
[링크 : https://blog.naver.com/techtrip/224167049409]
+
gdm만 죽이나 isolate 해서 죽이나 별반 차이 없는 것 같이 안된다 ㅠㅠ
| nvidia@localhost:~$ nvidia-smi -i 0 Fri Jul 24 11:57:43 2026 +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 580.00 Driver Version: 580.00 CUDA Version: 13.0 | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |=========================================+========================+======================| | 0 NVIDIA Thor Off | 00000000:01:00.0 Off | N/A | | N/A 40C N/A 2W / N/A | Not Supported | 0% Default | | | | Disabled | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=========================================================================================| | 0 N/A N/A 3559 G /usr/lib/xorg/Xorg 95MiB | | 0 N/A N/A 3775 G /usr/bin/gnome-shell 58MiB | +-----------------------------------------------------------------------------------------+ nvidia@localhost:~$ systemctl stop gdm ==== AUTHENTICATING FOR org.freedesktop.systemd1.manage-units ==== Authentication is required to stop 'gdm.service'. Authenticating as: nvidia Password: ==== AUTHENTICATION COMPLETE ==== nvidia@localhost:~$ nvidia-smi -i 0 Fri Jul 24 11:58:10 2026 +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 580.00 Driver Version: 580.00 CUDA Version: 13.0 | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |=========================================+========================+======================| | 0 NVIDIA Thor Off | 00000000:01:00.0 Off | N/A | | N/A 40C N/A 1W / N/A | Not Supported | 0% Default | | | | Disabled | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=========================================================================================| | No running processes found | +-----------------------------------------------------------------------------------------+ nvidia@localhost:~$ nvidia-smi -L GPU 0: NVIDIA Thor (UUID: GPU-a7c66ad2-6dbb-0ab8-c1a2-37ba6dba3600) nvidia@localhost:~$ nvidia-smi -i 0 -mig 1 Unable to enable MIG Mode for GPU 00000000:01:00.0: Insufficient Permissions Terminating early due to previous errors. nvidia@localhost:~$ sudo nvidia-smi -i 0 -mig 1 Enabled MIG Mode for GPU 00000000:01:00.0 Warning: persistence mode is disabled on device 00000000:01:00.0. See the Known Issues section of the nvidia-smi(1) man page for more information. Run with [--help | -h] switch to get more information on how to enable persistence mode. All done. nvidia@localhost:~$ nvidia-smi -L GPU 0: NVIDIA Thor (UUID: GPU-a7c66ad2-6dbb-0ab8-c1a2-37ba6dba3600) nvidia@localhost:~$ sudo nvidia-smi -L GPU 0: NVIDIA Thor (UUID: GPU-a7c66ad2-6dbb-0ab8-c1a2-37ba6dba3600) nvidia@localhost:~$ nvidia-smi Fri Jul 24 12:00:54 2026 +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 580.00 Driver Version: 580.00 CUDA Version: 13.0 | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |=========================================+========================+======================| | 0 NVIDIA Thor Off | 00000000:01:00.0 Off | N/A | | N/A 40C N/A 3W / N/A | Not Supported | N/A Default | | | | Enabled | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | MIG devices: | +------------------+----------------------------------+-----------+-----------------------+ | GPU GI CI MIG | Shared Memory-Usage | Vol| Shared | | ID ID Dev | Shared BAR1-Usage | SM Unc| CE ENC DEC OFA JPG | | | | ECC| | |==================+==================================+===========+=======================| | No MIG devices found | +-----------------------------------------------------------------------------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=========================================================================================| | No running processes found | +-----------------------------------------------------------------------------------------+ nvidia@localhost:~$ nvidia-smi mig -lgip +-------------------------------------------------------------------------------+ | GPU instance profiles: | | GPU Name ID Instances Memory P2P SM DEC ENC | | Free/Total GiB CE JPEG OFA | |===============================================================================| Failed to display GPU instance profiles: Unknown Error nvidia@localhost:~$ sudo nvidia-smi mig -lgip +-------------------------------------------------------------------------------+ | GPU instance profiles: | | GPU Name ID Instances Memory P2P SM DEC ENC | | Free/Total GiB CE JPEG OFA | |===============================================================================| Failed to display GPU instance profiles: Unknown Error nvidia@localhost:~$ sudo nvidia-smi -pm 1 Enabled Legacy persistence mode for GPU 00000000:01:00.0. All done. nvidia@localhost:~$ sudo nvidia-smi -i 0 -mig 1 Enabled MIG Mode for GPU 00000000:01:00.0 All done. nvidia@localhost:~$ sudo nvidia-smi mig -lgip +-------------------------------------------------------------------------------+ | GPU instance profiles: | | GPU Name ID Instances Memory P2P SM DEC ENC | | Free/Total GiB CE JPEG OFA | |===============================================================================| Failed to display GPU instance profiles: Unknown Error |
driver 버전은 이런데..
| NVIDIA-SMI 580.00 Driver Version: 580.00 CUDA Version: 13.0 |
jetpack 버전은 38.4 같다. 일단 위에서 JetPack 7.2GA/R39.2 라고 했으니 업데이드 해봐야하나?
| $ dpkg-query --show nvidia-l4t-core nvidia-l4t-core 38.4.0-20251230160601 |
[링크 : https://yoo-hk.tistory.com/555]
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embeded/jetson2026. 7. 24. 11:15
회사에 굴러 다니고 있어서 전기 먹여 봄
일단 blackwell 기반이니까 50 시리즈와 동급이란거구만
[링크 : https://www.nvidia.com/ko-kr/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-thor/]
와우 금액 미쳤...
판매가 (VAT 별도/포함)
8,750,000원 (9,625,000원)
음.. 소비전력 안보이고, 메모리 사용량 미지원인가?
메모리 128GB
그나저나 내부적으로 말이 오락가락 했나 dmidecode 에서는 AGX Thor 라고 나온다.
| nvidia@localhost:~$ uname -a Linux localhost.localdomain 6.8.12-tegra #1 SMP PREEMPT Tue Dec 30 15:40:41 PST 2025 aarch64 aarch64 aarch64 GNU/Linux nvidia@localhost:~$ free -h total used free shared buff/cache available Mem: 122Gi 4.4Gi 117Gi 25Mi 2.2Gi 118Gi Swap: 2.0Gi 0B 2.0Gi nvidia@localhost:~$ cat /proc/meminfo MemTotal: 128790212 kB MemFree: 122909432 kB MemAvailable: 124174080 kB Buffers: 75332 kB Cached: 2157868 kB SwapCached: 0 kB Active: 488036 kB Inactive: 2835216 kB Active(anon): 7456 kB Inactive(anon): 1136416 kB Active(file): 480580 kB Inactive(file): 1698800 kB Unevictable: 27380 kB Mlocked: 16 kB SwapTotal: 2097148 kB SwapFree: 2097148 kB Dirty: 214136 kB Writeback: 0 kB AnonPages: 1111168 kB Mapped: 662168 kB Shmem: 26448 kB KReclaimable: 115036 kB Slab: 331556 kB SReclaimable: 115036 kB SUnreclaim: 216520 kB KernelStack: 16736 kB PageTables: 27972 kB SecPageTables: 0 kB NFS_Unstable: 0 kB Bounce: 0 kB WritebackTmp: 0 kB CommitLimit: 66492252 kB Committed_AS: 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ilrcpc flagm ssbs sb paca pacg dcpodp sve2 sveaes svepmull svebitperm svesha3 svesm4 flagm2 frint svei8mm svebf16 i8mm bf16 dgh bti ecv afp wfxt CPU implementer : 0x41 CPU architecture: 8 CPU variant : 0x0 CPU part : 0xd83 CPU revision : 0 processor : 11 BogoMIPS : 2000.00 Features : fp asimd evtstrm aes pmull sha1 sha2 crc32 atomics fphp asimdhp cpuid asimdrdm jscvt fcma lrcpc dcpop sha3 sm3 sm4 asimddp sha512 sve asimdfhm dit uscat ilrcpc flagm ssbs sb paca pacg dcpodp sve2 sveaes svepmull svebitperm svesha3 svesm4 flagm2 frint svei8mm svebf16 i8mm bf16 dgh bti ecv afp wfxt CPU implementer : 0x41 CPU architecture: 8 CPU variant : 0x0 CPU part : 0xd83 CPU revision : 0 processor : 12 BogoMIPS : 2000.00 Features : fp asimd evtstrm aes pmull sha1 sha2 crc32 atomics fphp asimdhp cpuid asimdrdm jscvt fcma lrcpc dcpop sha3 sm3 sm4 asimddp sha512 sve asimdfhm dit uscat ilrcpc flagm ssbs sb paca pacg dcpodp sve2 sveaes svepmull svebitperm svesha3 svesm4 flagm2 frint svei8mm svebf16 i8mm bf16 dgh bti ecv afp wfxt CPU implementer : 0x41 CPU architecture: 8 CPU variant : 0x0 CPU part : 0xd83 CPU revision : 0 processor : 13 BogoMIPS : 2000.00 Features : fp asimd evtstrm aes pmull sha1 sha2 crc32 atomics fphp asimdhp cpuid asimdrdm jscvt fcma lrcpc dcpop sha3 sm3 sm4 asimddp sha512 sve asimdfhm dit uscat ilrcpc flagm ssbs sb paca pacg dcpodp sve2 sveaes svepmull svebitperm svesha3 svesm4 flagm2 frint svei8mm svebf16 i8mm bf16 dgh bti ecv afp wfxt CPU implementer : 0x41 CPU architecture: 8 CPU variant : 0x0 CPU part : 0xd83 CPU revision : 0 $ sudo dmidecode # dmidecode 3.5 Getting SMBIOS data from sysfs. SMBIOS 3.6.0 present. # SMBIOS implementations newer than version 3.5.0 are not # fully supported by this version of dmidecode. Table at 0x1FBB130000. Handle 0x0000, DMI type 0, 26 bytes BIOS Information Vendor: EDK II Version: 38.4.0-gcid-43443517 Release Date: 12/30/2025 ROM Size: 0 MB Characteristics: PCI is supported PNP is supported BIOS is upgradeable BIOS shadowing is allowed Boot from CD is supported Selectable boot is supported ACPI is supported Targeted content distribution is supported UEFI is supported BIOS Revision: 0.0 Firmware Revision: 0.0 Handle 0x0001, DMI type 1, 27 bytes System Information Manufacturer: NVIDIA Product Name: NVIDIA Jetson AGX Thor Developer Kit Version: Not Specified Serial Number: 1423525040774 UUID: 5ecc6819-51f8-517e-b26f-0f0163b2c9ab Wake-up Type: Power Switch SKU Number: Unknown Family: Unknown Handle 0x0002, DMI type 3, 25 bytes Chassis Information Manufacturer: NVIDIA Type: Other Lock: Not Present Version: Unknown Serial Number: Unknown Asset Tag: 699-13834-0008-400 H.1 Boot-up State: Unknown Power Supply State: Unknown Thermal State: Unknown Security Status: Unknown OEM Information: 0x00000000 Height: 1 U Number Of Power Cords: 1 Contained Elements: 0 SKU Number: Unknown Handle 0x0003, DMI type 2, 17 bytes Base Board Information Manufacturer: NVIDIA Product Name: Jetson Version: Not Specified Serial Number: 1423525040774 Asset Tag: 699-13834-0008-400 H.1 Features: Board is a hosting board Board is replaceable Location In Chassis: Unknown Chassis Handle: 0x0002 Type: Motherboard Contained Object Handles: 0 Handle 0x0004, DMI type 13, 22 bytes BIOS Language Information Language Description Format: Long Installable Languages: 1 en|US|iso8859-1 Currently Installed Language: en|US|iso8859-1 Handle 0x0005, DMI type 32, 11 bytes System Boot Information Status: No errors detected Handle 0x0006, DMI type 7, 27 bytes Cache Information Socket Designation: L1 Instruction Cache Configuration: Enabled, Not Socketed, Level 1 Operational Mode: Unknown Location: Unknown Installed Size: 896 kB Maximum Size: 896 kB Supported SRAM Types: Unknown Installed SRAM Type: Unknown Speed: Unknown Error Correction Type: Unknown System Type: Instruction Associativity: 4-way Set-associative Handle 0x0007, DMI type 7, 27 bytes Cache Information Socket Designation: L1 Data Cache Configuration: Enabled, Not Socketed, Level 1 Operational Mode: Unknown Location: Unknown Installed Size: 896 kB Maximum Size: 896 kB Supported SRAM Types: Unknown Installed SRAM Type: Unknown Speed: Unknown Error Correction Type: Unknown System Type: Data Associativity: 4-way Set-associative Handle 0x0008, DMI type 7, 27 bytes Cache Information Socket Designation: L2 Cache Configuration: Enabled, Not Socketed, Level 2 Operational Mode: Unknown Location: Unknown Installed Size: 14 MB Maximum Size: 14 MB Supported SRAM Types: Unknown Installed SRAM Type: Unknown Speed: Unknown Error Correction Type: Unknown System Type: Unified Associativity: 8-way Set-associative Handle 0x0009, DMI type 4, 50 bytes Processor Information Socket Designation: Not Specified Type: Central Processor Family: ARMv8 Manufacturer: NVIDIA ID: 64 02 6B 03 01 04 00 00 Signature: JEP-106 Bank 0x03 Manufacturer 0x6b, SoC ID 0x0264, SoC Revision 0x00000401 Version: Thor Voltage: Unknown External Clock: 1000 MHz Max Speed: 2601 MHz Current Speed: 2601 MHz Status: Populated, Enabled Upgrade: Unknown L1 Cache Handle: 0x0007 L2 Cache Handle: 0x0008 L3 Cache Handle: Not Provided Serial Number: Not Specified Asset Tag: Not Specified Part Number: Not Specified Core Count: 14 Core Enabled: 14 Thread Count: 14 Characteristics: 64-bit capable Multi-Core Execute Protection Enhanced Virtualization Arm64 SoC ID Handle 0x000A, DMI type 16, 23 bytes Physical Memory Array Location: System Board Or Motherboard Use: System Memory Error Correction Type: Single-bit ECC Maximum Capacity: 128 GB Error Information Handle: Not Provided Number Of Devices: 1 Handle 0x000B, DMI type 19, 31 bytes Memory Array Mapped Address Starting Address: 0x00080000000 Ending Address: 0x0207FFFFFFF Range Size: 128 GB Physical Array Handle: 0x000A Partition Width: 1 Handle 0xFEFF, DMI type 127, 4 bytes End Of Table |
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모종의 음모/CAN2026. 7. 23. 19:23
can 찾아보게 된 이유가 OBD 통신에 쓴다고 해서 봤던거니 다시 기록!
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하드웨어/rfid_nfc_smartcard2026. 7. 23. 12:17
전화해서 물어보고 링크를 찾음
usb uart 모드로 접속해서 auto read 활성화하고
usb hid 모드로 켜면 된다.
모드는 별거(?) 아니고
그냥 커넥터를 옮겨서 USB to Serial에 연결해서 ISReadPro 프로그램으로 auto read 모드 설정하고
HID keyBoard에 연결하면 된다고 하는데. 선 한번 끊어먹고 의기소침해져서 일단 hid 모드는 언젠가로 미뤄야지 ㅋㅋ
여기서 먼저 활성화 해주고
여기서 카드 종류 별로 활성화 하면되는데
가장 만만한건.. 125khz 처럼 작동하는 iso14443a - uid 모드가 아닐까 싶다.
[링크 : https://blog.naver.com/is_chjee/224318202281]
[링크 : https://blog.naver.com/is_chjee/224313352095]
+
따라해보는데 안되서 일단 귀찮아 패스
"IS-3400-V1.9A" 로 읽히는데 막상 auto read 하면 응답이 없는걸 봐서는 버전 영향을 받기도 하는 듯?
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프로그램 사용/Blender2026. 7. 22. 14:39
shift - alt - Z (show overlays)
ctrl - space (오른쪽 메뉴 숨겨짐 - maximize area)
ctrl - alt - space (창모드 전체화면 - focus mode)
window - new window 하고
새로운 창에서(오브젝트는 원래 창과 공유됨)
focus mode + overlay off 하면 가장 간단하게 구현이 가능할 듯 하다.
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프로그램 사용/Blender2026. 7. 22. 14:26
여기 메뉴에서 XYZ Euler가 기본인데 이걸 클릭하면
아래와 같이 rotation이 XYZ 에서 WXYZ로 변경된다.
근데 어떻게 써야할지, 어떻게 이해해야 할 진 모르겠음..
[링크 : https://devtalk.blender.org/t/quaternion-interpolation/15883/14]
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embeded/jetson2026. 7. 21. 16:02
jetson nano 4GB 에서 시도함.
cuda는 버전에 낮아서 안되고(llama.cpp가 cuda 12/13 지원. 얘는 10.x)
docker에서는 nvidia vulkan이 없어서 가속을 할 수 없어서 native vulkan빌드 부터 개고생해서 올렸는데
노력대비(2일 풀로 가동..) 효율이 좋다고 할 순 없겠지만,
그래도 나름 괜찮은 성능과 vulkan 가속이라 cpu 점유율 낮출 수 있다는게 그나마 위안인가..
그런데 이러면 발열은 어떨려나? cpu쪽이 더 낮을까.. gpu 쓰는게 낮을까?
옆에 스크롤이 점만해졌음 ㅋㅋㅋ 중반쯤에 포기하자는거 끝까지 멱살잡고 캐리해서 진행해버림
ㅋㅋ 이러니 ai가 반란을 일으키고 터미네이터가 되는건가 ㅋㅋ
2GB 메모리라면 최소한 스왑 6GB 이상은 해야 할 것으로 보인다.
| sudo fallocate -l 4G /swapfile sudo chmod 600 /swapfile sudo mkswap /swapfile sudo swapon /swapfile |
일단 gcc9를 설치하면 손쉽게 행복해짐
| sudo apt-get install -y software-properties-common sudo add-apt-repository -y ppa:ubuntu-toolchain-r/test sudo apt-get update sudo apt-get install -y gcc-9 g++-9 |
빌드를 위한 헤더들 및 버전 맞추기
| dpkg -l | grep nvidia-l4t sudo apt-get update sudo apt-get install --only-upgrade -y \ nvidia-l4t-core \ nvidia-l4t-bootloader \ nvidia-l4t-configs \ nvidia-l4t-gputools \ nvidia-l4t-initrd \ nvidia-l4t-jetson-io \ nvidia-l4t-oem-config \ nvidia-l4t-tools sudo ldconfig vulkaninfo --summary # 여기서 GPU(NVIDIA Tegra X1 (nvgpu))가 정상 인식되는지 확인 sudo apt-get install -y libvulkan-dev libvulkan1 sudo apt-get install -y nvidia-l4t-libvulkan |
glslang 설치
| cd ~ git clone https://github.com/KhronosGroup/glslang.git cd glslang python3 update_glslang_sources.py mkdir build && cd build export LDFLAGS="-lstdc++fs" /opt/cmake/bin/cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -DCMAKE_C_COMPILER=gcc-9 -DCMAKE_CXX_COMPILER=g++-9 make -j$(nproc) sudo make install which glslangValidator |
shaderc 설치
| cd ~ git clone https://github.com/google/shaderc.git cd shaderc python3 utils/git-sync-deps mkdir build && cd build export LDFLAGS="-lstdc++fs" /opt/cmake/bin/cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \ -DCMAKE_C_COMPILER=gcc-9 -DCMAKE_CXX_COMPILER=g++-9 \ -DSHADERC_SKIP_TESTS=ON -DSHADERC_SKIP_EXAMPLES=ON \ -DSPIRV_SKIP_EXECUTABLES=ON make glslc_exe -j$(nproc) sudo cp glslc/glslc /usr/local/bin/ which glslc glslc --version |
vulkan 관련 헤더 SPIRV 설치
| cd ~ git clone https://github.com/KhronosGroup/SPIRV-Headers.git cd SPIRV-Headers mkdir build && cd build /opt/cmake/bin/cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local sudo make install |
cmake version 3.31.8 설치
| /opt/cmake/bin/cmake .. -DGGML_VULKAN=ON -DCMAKE_C_COMPILER=gcc-9 -DCMAKE_CXX_COMPILER=g++-9 -DCMAKE_C_FLAGS="-Wno-error" |
아래는 빌드시 문제가 되서 수정한 부분
| $ git status On branch master Your branch is up to date with 'origin/master'. Changes not staged for commit: (use "git add <file>..." to update what will be committed) (use "git checkout -- <file>..." to discard changes in working directory) modified: ../../ggml/src/ggml-cpu/ggml-cpu-impl.h modified: ../../tools/ui/CMakeLists.txt no changes added to commit (use "git add" and/or "git commit -a") jetson@jetson-desktop:~/src/llama.cpp/build/bin$ git diff diff --git a/ggml/src/ggml-cpu/ggml-cpu-impl.h b/ggml/src/ggml-cpu/ggml-cpu-impl.h index 5d1ca5ffc..f39d56694 100644 --- a/ggml/src/ggml-cpu/ggml-cpu-impl.h +++ b/ggml/src/ggml-cpu/ggml-cpu-impl.h @@ -296,12 +296,28 @@ inline static uint8x16_t ggml_vqtbl1q_u8(uint8x16_t a, uint8x16_t b) { #define ggml_vld1q_s16_x2 vld1q_s16_x2 #define ggml_vld1q_u8_x2 vld1q_u8_x2 -#define ggml_vld1q_u8_x4 vld1q_u8_x4 #define ggml_vld1q_s8_x2 vld1q_s8_x2 -#define ggml_vld1q_s8_x4 vld1q_s8_x4 #define ggml_vqtbl1q_s8 vqtbl1q_s8 #define ggml_vqtbl1q_u8 vqtbl1q_u8 +inline static uint8x16x4_t ggml_vld1q_u8_x4(const uint8_t * ptr) { + uint8x16x4_t res; + res.val[0] = vld1q_u8(ptr + 0); + res.val[1] = vld1q_u8(ptr + 16); + res.val[2] = vld1q_u8(ptr + 32); + res.val[3] = vld1q_u8(ptr + 48); + return res; +} + +inline static int8x16x4_t ggml_vld1q_s8_x4(const int8_t * ptr) { + int8x16x4_t res; + res.val[0] = vld1q_s8(ptr + 0); + res.val[1] = vld1q_s8(ptr + 16); + res.val[2] = vld1q_s8(ptr + 32); + res.val[3] = vld1q_s8(ptr + 48); + return res; +} + #endif // !defined(__aarch64__) #if !defined(__ARM_FEATURE_DOTPROD) diff --git a/tools/ui/CMakeLists.txt b/tools/ui/CMakeLists.txt index 74bca417e..488fdc0be 100644 --- a/tools/ui/CMakeLists.txt +++ b/tools/ui/CMakeLists.txt @@ -105,3 +105,5 @@ endif() target_include_directories(${TARGET} PUBLIC ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR} ) + +target_link_libraries(llama-ui-embed PRIVATE stdc++fs) |
git log. 일단 현시점 최신 버전인 b10068, 2026년 7월 18일자 소스
| commit 571d0d540df04f25298d0e159e520d9fc62ed121 (HEAD -> master, tag: b10068, origin/master, origin/HEAD) Author: Ruixiang Wang <wangruixiang07@outlook.com> Date: Sat Jul 18 15:02:18 2026 +0200 |
클로드 만세!!! string 머시기 없다고 파이썬으로 해치워 버림
| cd ~/src/llama.cpp python3 << 'PYEOF' path = "ggml/src/ggml-cpu/ggml-cpu-impl.h" with open(path, "r") as f: content = f.read() old = """#define ggml_vld1q_s16_x2 vld1q_s16_x2 #define ggml_vld1q_u8_x2 vld1q_u8_x2 #define ggml_vld1q_u8_x4 vld1q_u8_x4 #define ggml_vld1q_s8_x2 vld1q_s8_x2 #define ggml_vld1q_s8_x4 vld1q_s8_x4 #define ggml_vqtbl1q_s8 vqtbl1q_s8 #define ggml_vqtbl1q_u8 vqtbl1q_u8""" new = """#define ggml_vld1q_s16_x2 vld1q_s16_x2 #define ggml_vld1q_u8_x2 vld1q_u8_x2 #define ggml_vld1q_s8_x2 vld1q_s8_x2 #define ggml_vqtbl1q_s8 vqtbl1q_s8 #define ggml_vqtbl1q_u8 vqtbl1q_u8 inline static uint8x16x4_t ggml_vld1q_u8_x4(const uint8_t * ptr) { uint8x16x4_t res; res.val[0] = vld1q_u8(ptr + 0); res.val[1] = vld1q_u8(ptr + 16); res.val[2] = vld1q_u8(ptr + 32); res.val[3] = vld1q_u8(ptr + 48); return res; } inline static int8x16x4_t ggml_vld1q_s8_x4(const int8_t * ptr) { int8x16x4_t res; res.val[0] = vld1q_s8(ptr + 0); res.val[1] = vld1q_s8(ptr + 16); res.val[2] = vld1q_s8(ptr + 32); res.val[3] = vld1q_s8(ptr + 48); return res; }""" assert old in content, "패턴을 못 찾음 - 파일 확인 필요" content = content.replace(old, new) with open(path, "w") as f: f.write(content) print("패치 완료") PYEOF |
llama.cpp vulkan 활성화 해서 빌드.
-j4 하고 싶은데 두번 정도 메모리 엄청 먹으면서 하나 빌드하는게 있어서 늦더라도 -j1 추천
| cd ~/src/llama.cpp mkdir -p build && cd build rm -rf * export LDFLAGS="-lstdc++fs" /opt/cmake/bin/cmake .. -DGGML_VULKAN=ON \ -DCMAKE_C_COMPILER=gcc-9 -DCMAKE_CXX_COMPILER=g++-9 \ -DCMAKE_C_FLAGS="-Wno-error" make llama-cli llama-server -j1 |
그렇게 빌드된 녀석을 qwen3.5-0.8B-Q4 돌리면!
| $ ./llama-cli -m ~/llm/Qwen3.5-0.8B-Q4_0.gguf --chat-template-kwargs "{\"enable_thinking\": false}" -c 4096 -ngl 99 -fa on Loading model... ▄▄ ▄▄ ██ ██ ██ ██ ▀▀█▄ ███▄███▄ ▀▀█▄ ▄████ ████▄ ████▄ ██ ██ ▄█▀██ ██ ██ ██ ▄█▀██ ██ ██ ██ ██ ██ ██ ██ ▀█▄██ ██ ██ ██ ▀█▄██ ██ ▀████ ████▀ ████▀ ██ ██ ▀▀ ▀▀ build : b10068-571d0d540 model : /home/jetson/llm/Qwen3.5-0.8B-Q4_0.gguf ftype : Q4_0 modalities : text available commands: /exit or Ctrl+C stop or exit /regen regenerate the last response /clear clear the chat history /read <file> add a text file /glob <pattern> add text files using globbing pattern > 안녕? 안녕하세요! 어시, 어떻게 도와드릴 수 있을까요? [ Prompt: 21.4 t/s | Generation: 9.1 t/s ] > 안녕? 안녕하세요! 어시, 어떻게 도와드릴 수 있을까요? [ Prompt: 23.0 t/s | Generation: 9.1 t/s ] > 너에 대해 소개 안녕하세요! 저는 인공지능(AI) 기술의 능력을 활용하여 정보를 제공하거나 논리적 사고를 도와줄 수 있는 **공급 서비스 봇 (Assistant)**입니다. 나는 다음과 같은 역할을 수행할 수 있습니다: * **정보 제공**: 지식 기반의 정보를 검색하고 요약 또는 정리해 줄 수 있습니다. * **논리적 분석**: 문장 구조나 논리 논리를 분석하여 설명을 돕습니다. * **문제 해결**: 질문에 답하거나 상황을 분석할 수 있습니다. * **대화 및 학습**: 대화와 학습을 통해 사용자 경험을 개선해 줍니다. 이러한 기능을 통해 **AI**를 대신할 수 있는 인간과 유사한 능력으로 **사용자**에게 도움을 줄 수 있습니다. 어떤 내용을 원하시는가요? (예: 답변, 설명, 대화, 학습 자료 등) [ Prompt: 21.8 t/s | Generation: 8.5 t/s ] > 코드 작성 python hello world 출력 네, 안녕하세요! 저는 인공지능(AI) 기술의 능력을 활용하여 정보를 제공하거나 논리적 사고를 도와드릴 수 있는 서비스 봇입니다. 제대안은 **Python**을 사용하여 `print` 함수로 `hello world`를 출력하는 코드를 작성해 드립니다. ```python print("hello world") ``` 이 코드를 실행하면 다음 문장이 출력됩니다: `hello world` 혹시 다른 언어 (예: JavaScript, Java 등) 의 `hello world` 예제를 작성하고 싶으시다면 말씀해 주세요! [ Prompt: 37.1 t/s | Generation: 8.4 t/s ] |
jtop 에서 GPU 잘 올라간다. ㅋㅋㅋ
메모리는 1.2G / 3.9G. 잘하면 2G 모델에서도 돌아가겠는데?
요건 사용하지 않을때 GPU 정보. 76.8MHz 까지 떨어지다니 ㄷㄷ
혹시나 몰라서 동일 조건에서 gpu 사용하지 않도록 ngl 0 으로 하고 테스트
| $ ./llama-cli -m ~/llm/Qwen3.5-0.8B-Q4_0.gguf --chat-template-kwargs "{\"enable_thinking\": false}" -c 4096 -ngl 0 -fa on Loading model... ▄▄ ▄▄ ██ ██ ██ ██ ▀▀█▄ ███▄███▄ ▀▀█▄ ▄████ ████▄ ████▄ ██ ██ ▄█▀██ ██ ██ ██ ▄█▀██ ██ ██ ██ ██ ██ ██ ██ ▀█▄██ ██ ██ ██ ▀█▄██ ██ ▀████ ████▀ ████▀ ██ ██ ▀▀ ▀▀ build : b10068-571d0d540 model : /home/jetson/llm/Qwen3.5-0.8B-Q4_0.gguf ftype : Q4_0 modalities : text available commands: /exit or Ctrl+C stop or exit /regen regenerate the last response /clear clear the chat history /read <file> add a text file /glob <pattern> add text files using globbing pattern > 안녕? 안녕하세요! 네, 알겠습니다. 저는 인공지능으로 대화하고 정보를 제공해 드릴 수 있는 도구입니다. 무엇을 도와드릴까요? 😊 [ Prompt: 5.9 t/s | Generation: 3.3 t/s ] > 너에 대해 소개해줘 안녕하세요! 네, 알겠습니다. 저는 인공지능으로 대화하고 정보를 제공해 드릴 수 있는 도구입니다. 무엇을 도와드릴까요? 😊 [ Prompt: 9.2 t/s | Generation: 3.3 t/s ] > 파이썬으로 현재 디렉토리 목록 보는 프로그램 작서앻줘ㅏ 프라이썬으로 현재 디렉토리 목록을 보고 싶으신가요? 😊 이제 바로 `dir` 명령어에 대한 설명부터 실행 방법까지 알려드릴게요. ### 📂 디렉토리 목록을 표시하는 명령어 프라이썬에서 파일이나 디렉토리를 표시하려면 먼저 `dir` 명령어를 사용합니다. ```bash cd <디렉토리명> ``` 예를 들어, `C:\Users\박\Documents`를 표시하려면: ```bash cd C:\Users\박\Documents ``` **단순히 `dir`을 입력하면 현재 디렉토리를 표시할 수 있습니다.** --- ### 🛠️ 실행 방법 #### 1. **프라이썬을 실행하기** 프라이썬은 웹 브라우저로 작동하는 프로그램으로, 브라우저에서 직접 실행해 볼 수 있습니다. **단순 브라우저에서 실행하기:** * **Chrome/Edge/ChromeOS:** `https://www.python.org/` 에서 `dir` 명령어 추가하기 (F12 또는 `F11`를 누ار) * **Mac OS:** `Finder` → `Extensions` → `File Explorer` → `Python` → `dir` **프라이썬을 설치하기:** 1. `https://www.python.org/` 에서 `Install Python` 클릭 2. 설치 후 `~` 경로에 추가되면, 브라우저에서 `file://` 주소창을 입력하고 입력한 URL 을 보시면 됩니다. --- ### 💻 기본 실행 예시 ```python # 위 설명에서 예시처럼, 현재 디렉토리를 확인 dir ``` 혹시 특정 파일이나 디렉토리를 찾으셨다면 `dir` 대신 `find` 명령어도 사용할 수 있습니다. ```bash find <디렉토리명> -name "파일명" ``` 어떤 작업을 하되든 프라이썬이 도와드릴게요! 😊 [ Prompt: 10.0 t/s | Generation: 3.1 t/s ] |
어.. 그래도 2.7배. 약간 과장하면 3배 상승이네?
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