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개소리 왈왈/정치관련 신세한탄2026. 7. 28. 15:46
embeded/jetson2026. 7. 27. 12:46
mig 사용하기 위한 설정들 시작!
필요없는 데몬들 죽이고, persistent mode on
nvidia-smi -mig 1 은 root 권한이 있어야 한다.
아무튼 켜주고 나면 MIG M. 에 Disabled에서 Enabled로 변경된다.
grahic instance만 생성하고 compute instance는 안했는데
gi가 생성되어서 그런가 insufficient resource라고 에러가 난다.
| nvidia@nvidia:~$ sudo nvidia-smi mig -cgi 80,83 Successfully created GPU instance ID 2 on GPU 0 using profile MIG 1g.0gb (ID 80) Successfully created GPU instance ID 1 on GPU 0 using profile MIG 2g.0gb+gfx (ID 83) nvidia@nvidia:~$ nvidia-smi -L GPU 0: NVIDIA Thor (UUID: GPU-a7c66ad2-6dbb-0ab8-c1a2-37ba6dba3600) nvidia@nvidia:~$ nvidia-smi ... | No MIG devices found | ... nvidia@nvidia:~$ sudo nvidia-smi mig -cci 80,83 Unable to create a compute instance on GPU 0 GPU instance ID 2 using profile 80: Invalid Argument Failed to create compute instances: Invalid Argument nvidia@nvidia:~$ sudo nvidia-smi mig -cgi 80,83 -C Unable to create a GPU instance on GPU 0 using profile 80: Insufficient Resources Failed to create GPU instances: Insufficient Resources |
하드웨어 건드리는거라 그런가 은근히 root 권한 많이 요청하네
mig -dgi 옵션으로 삭제
| nvidia@nvidia:~$ nvidia-smi mig -dgi No GPU instances found: Insufficient Permissions nvidia@nvidia:~$ sudo nvidia-smi mig -dgi Successfully destroyed GPU instance ID 2 from GPU 0 Successfully destroyed GPU instance ID 1 from GPU 0 |
-C 주면 잘 생성된다.
| nvidia@nvidia:~$ sudo nvidia-smi mig -cgi 80,83 -C Successfully created GPU instance ID 2 on GPU 0 using profile MIG 1g.0gb (ID 80) Successfully created compute instance ID 0 on GPU 0 GPU instance ID 2 using profile MIG 1g.0gb (ID 0) Successfully created GPU instance ID 1 on GPU 0 using profile MIG 2g.0gb+gfx (ID 83) Successfully created compute instance ID 0 on GPU 0 GPU instance ID 1 using profile MIG 2g.0gb (ID 1) nvidia@nvidia:~$ nvidia-smi -L GPU 0: NVIDIA Thor (UUID: GPU-a7c66ad2-6dbb-0ab8-c1a2-37ba6dba3600) MIG 2g.0gb Device 0: (UUID: MIG-031bd8db-02a6-5420-968d-7fcdf907f7e4) MIG 1g.0gb Device 1: (UUID: MIG-60591740-f26d-525b-ad5a-5f5ba115bc71) |
옵션 주면 ci랑 di 생성된게 보인다.
-C 안주고 하나씩 하는거 어떻게 해야하지 ? 일단 맨땅에 헤딩 시작!
자원부족이라고 난리나고 있다.
| nvidia@nvidia:~$ sudo nvidia-smi mig -dci Successfully destroyed compute instance ID 0 from GPU 0 GPU instance ID 2 Successfully destroyed compute instance ID 0 from GPU 0 GPU instance ID 1 nvidia@nvidia:~$ sudo nvidia-smi mig -cgi 80,83 Unable to create a GPU instance on GPU 0 using profile 80: Insufficient Resources Failed to create GPU instances: Insufficient Resources nvidia@nvidia:~$ sudo nvidia-smi mig -lci No compute instances found: Not Found |
먼가 빼먹은거 같으니 일단 삭제하고
| nvidia@nvidia:~$ sudo nvidia-smi mig -dgi 80,83 Option "80,83" is not recognized. nvidia@nvidia:~$ sudo nvidia-smi mig -dgi 1,2 Option "1,2" is not recognized. nvidia@nvidia:~$ sudo nvidia-smi mig -dgi Successfully destroyed GPU instance ID 2 from GPU 0 Successfully destroyed GPU instance ID 1 from GPU 0 |
list ci/gi profile 명령으로 식별자 확인.. 음.. 위에서 not recognized 뜰만했네
그나저나 lcip 에서 1c.2g.0gb는 어따 써야 쓸 수 있을까?
몇 번 해보니 gi를 생성하고 거기에 ci 프로필을 연결해서 생성하면 되는것 같다.
| nvidia@nvidia:~$ sudo nvidia-smi mig -cci -gi 1 Successfully created compute instance ID 0 on GPU 0 GPU instance ID 1 using profile MIG 2g.0gb (ID 1) nvidia@nvidia:~$ sudo nvidia-smi mig -cci -gi 2 Successfully created compute instance ID 0 on GPU 0 GPU instance ID 2 using profile MIG 1g.0gb (ID 0) |
-C 준 것 처럼 생성된 것 같기도?
그래서 동시에 접속해서 해보니 성능도 많이 떨어지지만, (기준 140 token/s <, 현재 60+ 45 token/s, 75%)
동시에 되는거 봐서는 잘 나눠진거 같은데..
문제는 소비전력이 이상하게 낮고(단독으로 돌리면 24W. 성능 저하랑 고라혀면 24*0.75 = 16W 딱인가?)
사용율은 N/A가 되서 나오지 않는 점. 그게 관리 상의 난점이군.
+
다시 한번 시도. 직접 지정해주는게 큰 의미는 없어 보이니까, 그냥 -C 하는게 나을듯 하다.
그나저나 ci 에서 0과 0*의 차이를 모르겠다. "*" 달린 애가 우선적으로 된다는 의미이려나?
| nvidia@nvidia:~/llm$ sudo nvidia-smi mig -lcip +--------------------------------------------------------------------------------------+ | Compute instance profiles: | | GPU GPU Name Profile Instances Exclusive Shared | | Instance ID Free/Total SM DEC ENC OFA | | ID CE JPEG | |======================================================================================| | 0 2 MIG 1g.0gb 0* 1/1 6 1 1 0 | | 1 1 | +--------------------------------------------------------------------------------------+ | 0 1 MIG 1c.2g.0gb 0 1/1 6 1 1 0 | | 1 1 | +--------------------------------------------------------------------------------------+ | 0 1 MIG 2g.0gb 1* 1/1 12 1 1 0 | | 1 1 | +--------------------------------------------------------------------------------------+ nvidia@nvidia:~/llm$ nvidia-smi -L; sudo nvidia-smi mig -lgi ; sudo nvidia-smi mig -lci GPU 0: NVIDIA Thor (UUID: GPU-a7c66ad2-6dbb-0ab8-c1a2-37ba6dba3600) +---------------------------------------------------------+ | GPU instances: | | GPU Name Profile Instance Placement | | ID ID Start:Size | |=========================================================| | 0 MIG 1g.0gb 80 2 2:1 | +---------------------------------------------------------+ | 0 MIG 2g.0gb+gfx 83 1 0:2 | +---------------------------------------------------------+ No compute instances found: Not Found nvidia@nvidia:~/llm$ sudo nvidia-smi mig -gi 2 -cci 1 Unable to create a compute instance on GPU 0 GPU instance ID 2 using profile 1: Invalid Argument Failed to create compute instances: Invalid Argument nvidia@nvidia:~/llm$ sudo nvidia-smi mig -gi 2 -cci 0 Successfully created compute instance ID 0 on GPU 0 GPU instance ID 2 using profile MIG 1g.0gb (ID 0) nvidia@nvidia:~/llm$ nvidia-smi -L; sudo nvidia-smi mig -lgi ; sudo nvidia-smi mig -lci GPU 0: NVIDIA Thor (UUID: GPU-a7c66ad2-6dbb-0ab8-c1a2-37ba6dba3600) MIG 1g.0gb Device 0: (UUID: MIG-60591740-f26d-525b-ad5a-5f5ba115bc71) +---------------------------------------------------------+ | GPU instances: | | GPU Name Profile Instance Placement | | ID ID Start:Size | |=========================================================| | 0 MIG 1g.0gb 80 2 2:1 | +---------------------------------------------------------+ | 0 MIG 2g.0gb+gfx 83 1 0:2 | +---------------------------------------------------------+ +--------------------------------------------------------------------+ | Compute instances: | | GPU GPU Name Profile Instance Placement | | Instance ID ID Start:Size | | ID | |====================================================================| | 0 2 MIG 1g.0gb 0 0 0:1 | +--------------------------------------------------------------------+ |
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embeded/jetson2026. 7. 27. 12:36
한번 꽂아보니 4개 포트가 뜨고
| [250997.559440] usb 1-2: new full-speed USB device number 11 using xhci_hcd [250997.687952] usb 1-2: New USB device found, idVendor=0955, idProduct=7045, bcdDevice= 0.01 [250997.687971] usb 1-2: New USB device strings: Mfr=1, Product=2, SerialNumber=3 [250997.687978] usb 1-2: Product: Tegra On-Platform Operator [250997.687983] usb 1-2: Manufacturer: NVIDIA [250997.687988] usb 1-2: SerialNumber: TOPOA735A12B [250997.698054] hid-generic 0003:0955:7045.000B: hiddev2,hidraw9: USB HID v1.10 Device [NVIDIA Tegra On-Platform Operator] on usb-0000:00:14.0-2/input0 [250997.736401] cdc_acm 1-2:1.1: ttyACM0: USB ACM device [250997.736738] cdc_acm 1-2:1.3: ttyACM1: USB ACM device [250997.737020] cdc_acm 1-2:1.5: ttyACM2: USB ACM device [250997.737348] cdc_acm 1-2:1.7: ttyACM3: USB ACM device [250997.737379] usbcore: registered new interface driver cdc_acm [250997.737381] cdc_acm: USB Abstract Control Model driver for USB modems and ISDN adapters |
/dev/ttyACM0 (왼쪽) 은 커널 로그
/dev/ttyACM1 (오른쪽)은 uefi 가 뜬다.
esc 누르니까 저렇게 뜬다. 예전에 imx8mp evk 보드에서 windows on arm 돌리는 느낌이네..
선택이 안보여서 minicom -c on 옵션주고 나니 이제야 머가 선택되었는지 보인다.
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embeded/jetson2026. 7. 26. 22:13
아무생각없이 블로그 글 따라보고
-cgi -C 했는데
원래 대로라면
-cgi
-cci 할걸
-cgi -C로 해결하는 듯?
| $ nvidia-smi mig mig -- Multi Instance GPU management. Usage: nvidia-smi mig [options] Options include: [-h | --help]: Display help information. [-i | --id]: Enumeration index, PCI bus ID or UUID. Provide comma separated values for more than one device. [-gi | --gpu-instance-id]: GPU instance ID. Provide comma separated values for more than one GPU instance. [-ci | --compute-instance-id]: Compute instance ID. Provide comma separated values for more than one compute instance. [-lgip | --list-gpu-instance-profiles]: List supported GPU instance profiles. Option -i can be used to restrict the command to run on a specific GPU. [-lgipp | --list-gpu-instance-possible-placements]: List possible GPU instance placements in the following format, {Start}:Size. Option -i can be used to restrict the command to run on a specific GPU. [-C | --default-compute-instance]: Create compute instance with the default profile when used with the option to create a GPU instance (-cgi). [-cgi | --create-gpu-instance]: Create GPU instances for the given profile tuples. A profile tuple consists of a profile name or ID and an optional placement specifier, which consists of a colon and a placement start index. Provide comma separated values for more than one profile tuple. Option -i can be used to restrict the command to run on a specific GPU. [-dgi | --destroy-gpu-instance]: Destroy GPU instances. Options -i and -gi can be used individually or combined to restrict the command to run on a specific GPU or GPU instance. [-lgi | --list-gpu-instances]: List GPU instances. Option -i can be used to restrict the command to run on a specific GPU. [-lcip | --list-compute-instance-profiles]: List supported compute instance profiles. Options -i and -gi can be used individually or combined to restrict the command to run on a specific GPU or GPU instance. [-lcipp | --list-compute-instance-possible-placements]: List possible compute instance placements in the following format, {Start}:Size. Options -i and -gi can be used individually or combined to restrict the command to run on a specific GPU or GPU instance. [-cci | --create-compute-instance]: Create compute instance for the given profile name or IDs. Provide comma separated values for more than one profile. If no profile name or ID is given, then the default* compute instance profile ID will be used. Options -i and -gi can be used individually or combined to restrict the command to run on a specific GPU or GPU instance. [-dci | --destroy-compute-instance]: Destroy compute instances. Options -i, -gi and -ci can be used individually or combined to restrict the command to run on a specific GPU or GPU instance or compute instance. [-lci | --list-compute-instances]: List compute instances. Options -i and -gi can be used individually or combined to restrict the command to run on a specific GPU or GPU instance. |
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개소리 왈왈/컴퓨터2026. 7. 26. 22:04
왼손 키보드 샀는데 망
블루투스로 핸드폰에서 연결해도 입력도 안되고
usb type a는 마우스 연결용 인 것 같고
usb type c는 전원 공급용 / 설정용 같은데 설정 프로그램이 없으면 먼가 안되는 것 같은데
프로그램을 찾을수 없고.. 으아아
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개소리 왈왈/직딩의 비애2026. 7. 25. 22:50
나라에서 내려주는(!) 2년에 한번 고문
아우.. 이거 안할수 있는 방법 없나!!!!!
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embeded/jetson2026. 7. 24. 15:54
2026.07.24 기준
jetpack 7.2 / jetson linux 39.2
[링크 : https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack/downloads]
[링크 : https://docs.nvidia.com/jetson/agx-thor-devkit/user-guide/latest/quick_start.html]
[링크 : https://docs.nvidia.com/jetson/agx-thor-devkit/user-guide/latest/twa_display_handoff.html]
usb 키보드 연결하고 esc 연타.
그나저나 먼가 익숙한(?) imx8mp 때의 부트로더라고 해야하나
UEFI 로더라고 해야하나 이게 보이네?!
boot manager 선택하고
NVIDIA Configuration 선택
Boot Configuration 선택
밑으로 내려가서(위로 한번 누르면 바로 내려감)
SOC Display Hand-Off Mode를 Auto 로 해주고 usb에 iso 구워서 켜면 그냥 pc 처럼 설치가 되나보다.
그냥 USB 꽂고 F11 눌러서 부팅 장치 선택하니(완전 PC네!)
USB 선택하고 엔터!
최후 통첩(?) 30초 기다려준다!
우분투 grub 는 깜박잊고(맨날 보던거라..) 그냥 넘어가버렸고
하위 선택에서 'Install on NVMe' 선택
많이 깔꺼니까 15분 정도 기다려! 라니!~ ㅋㅋ
엣! 잠시 자리 비운 사이에 리부팅 되었나 보다. 먼가 업데이트 하는 중
휴.. 조마조마했는데 다행이 먼가 뜬다!
먼가 설정하고 하니 24.04.4 기반이군
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개소리 왈왈/블로그2026. 7. 24. 14:59
티스토리는 이거 대응한다고 업로드 하면 약간의 시간이 지난 후에 뜬다.
살색이 많은 이미지도 아닌데 왜 이래?
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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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프로그램 사용/ai 프로그램2026. 7. 24. 11:52
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 |
+
gpu vram 아니라 system 메모리 측정하면 되는데
어우.. e4b 인데도 9.7G
| $ ./llama-b10099/llama-cli -m ./model/gemma4-e4b/gemma-4-E4B-it-Q4_K_M.gguf |
qwen3.6 35B 19.5G ㄷㄷ
| $ ./llama-b10099/llama-cli -m ./model/qwen3.6_35B/Qwen3.6-35B-A3B-UD-Q2_K_XL.gguf |
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