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프로그램 사용/vi2026. 4. 20. 10:08
프로그램 사용/ai 프로그램2026. 4. 20. 10:08
음.. tokenizer.json에 대한 접근이 신청 20분 만에 떨어졌었나 보다. (아몰라 잘래 하고 가버렸...)
llama가 한글에 대한 토큰이 하나도 없는데 어떻게 인식을 하지 신기하네..?
정규표현식을 보면 ? 가 있는데 매칭안되면 그냥 한글자씩 뽑아 버리는듯.. ㅎㄷㄷ
| { "version": "1.0", "truncation": null, "padding": null, "added_tokens": [ { "id": 128000, "content": "<|begin_of_text|>", "single_word": false, "lstrip": false, "rstrip": false, "normalized": false, "special": true }, { "id": 128001, "content": "<|end_of_text|>", "single_word": false, "lstrip": false, "rstrip": false, "normalized": false, "special": true }, ], "normalizer": null, "pre_tokenizer": { "type": "Sequence", "pretokenizers": [ { "type": "Split", "pattern": { "Regex": "(?i:'s|'t|'re|'ve|'m|'ll|'d)|[^\\r\\n\\p{L}\\p{N}]?\\p{L}+|\\p{N}{1,3}| ?[^\\s\\p{L}\\p{N}]+[\\r\\n]*|\\s*[\\r\\n]+|\\s+(?!\\S)|\\s+" }, "behavior": "Isolated", "invert": false }, { "type": "ByteLevel", "add_prefix_space": false, "trim_offsets": true, "use_regex": false } ] }, // ... "model": { "type": "BPE", "dropout": null, "unk_token": null, "continuing_subword_prefix": null, "end_of_word_suffix": null, "fuse_unk": false, "byte_fallback": false, "ignore_merges": true, "vocab": { "!": 0, "\"": 1, "#": 2, "$": 3, "%": 4, // ... "ÙĨب": 127996, "ĠвÑĭÑģокой": 127997, "ãĥ¼ãĥ¼": 127998, "éĶ¦": 127999 }, "merges": [ "Ġ Ġ", "Ġ ĠĠĠ", // ... "ãĥ¼ ãĥ¼", "ãĥ¼ãĥ ¼", "éĶ ¦" ] } } |
[링크 : https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-1B/tree/main]
엥.. exaone은 그래도 LG에서 만들어서 한글 토큰들이 있을 줄 알았는데 없네?
그럼.. 한글은 '자동차' 면은 자/동/차 총 3개 토큰을 먹는건가?
| $ grep -P '\p{Hangul}' exa_tokenizer.json "content": "리앙쿠르", "content": "훈민정음", "content": "애국가", "리앙쿠르": 94, "훈민정음": 99, "애국가": 100, |
[링크 : https://huggingface.co/LGAI-EXAONE/EXAONE-4.5-33B/tree/main]
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blob 으로 해시가 파일 명으로 저장되는데 이래저래 궁금해서 분석
| gemma4 e2b { "schemaVersion": 2, "mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json", "config": { "mediaType": "application/vnd.docker.container.image.v1+json", "digest": "sha256:c6bc3775a3fa9935ce4a3ccd7abc59e936c3de9308d2cc090516012f43ed9c07", "size": 473 }, "layers": [ { "mediaType": "application/vnd.ollama.image.model", "digest": "sha256:4e30e2665218745ef463f722c0bf86be0cab6ee676320f1cfadf91e989107448", "size": 7162394016 }, { "mediaType": "application/vnd.ollama.image.license", "digest": "sha256:7339fa418c9ad3e8e12e74ad0fd26a9cc4be8703f9c110728a992b193be85cb2", "size": 11355 }, { "mediaType": "application/vnd.ollama.image.params", "digest": "sha256:56380ca2ab89f1f68c283f4d50863c0bcab52ae3f1b9a88e4ab5617b176f71a3", "size": 42 } ] } "sha256:c6bc3775a3fa9935ce4a3ccd7abc59e936c3de9308d2cc090516012f43ed9c07", { "model_format": "gguf", "model_family": "gemma4", "model_families": [ "gemma4" ], "model_type": "5.1B", "file_type": "Q4_K_M", "renderer": "gemma4", "parser": "gemma4", "requires": "0.20.0", "architecture": "amd64", "os": "linux", "rootfs": { "type": "layers", "diff_ids": [ "sha256:4e30e2665218745ef463f722c0bf86be0cab6ee676320f1cfadf91e989107448", "sha256:7339fa418c9ad3e8e12e74ad0fd26a9cc4be8703f9c110728a992b193be85cb2", "sha256:56380ca2ab89f1f68c283f4d50863c0bcab52ae3f1b9a88e4ab5617b176f71a3" ] } } "sha256:4e30e2665218745ef463f722c0bf86be0cab6ee676320f1cfadf91e989107448" GGUF ? 7 gemma4.attention.head_count "sha256:7339fa418c9ad3e8e12e74ad0fd26a9cc4be8703f9c110728a992b193be85cb2", Apache License Version 2.0, January 2004 http://www.apache.org/licenses/ "sha256:56380ca2ab89f1f68c283f4d50863c0bcab52ae3f1b9a88e4ab5617b176f71a3", { "temperature": 1, "top_k": 64, "top_p": 0.95 } |
출력단 손보는 건 temperature, top_k, top_p 군
[링크 : https://wikidocs.net/333750]
허깅페이스에서는 tokenzier.json이 존재했는데 그건 구버전(?) 인것 같고
신버전 GGUF 에서는 토크나이저를 다 포함하고 있나 본데.. 어떻게 추출하지?
[링크 : https://www.minzkn.com/vibecoding/pages/gguf-format.html]
[링크 : https://huggingface.co/docs/transformers/ko/gguf]
[링크 : https://bitwise-life.tistory.com/5] << 토큰 목록 나옴
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llama나 gemma 받으려니 먼가 모르겠어서 만만한(?) ms의 phi3를 받아서 분석!
(gemma나 llama 는 저장소 접근권한 요청.. gate model 이라고 뜨는데 언제 승인되려나)
[링크 : https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/phi3]
| ~/.cache/huggingface/hub/models--microsoft--Phi-3-mini-4k-instruct/snapshots/f39ac1d28e925b323eae81227eaba4464caced4e$ ls -al 합계 12 drwxrwxr-x 2 minimonk minimonk 4096 4월 19 21:58 . drwxrwxr-x 3 minimonk minimonk 4096 4월 19 21:58 .. lrwxrwxrwx 1 minimonk minimonk 52 4월 19 21:58 added_tokens.json -> ../../blobs/178968dec606c790aa335e9142f6afec37288470 lrwxrwxrwx 1 minimonk minimonk 52 4월 19 21:58 config.json -> ../../blobs/b9b031fadda61a035b2e8ceb4362cbf604002b21 lrwxrwxrwx 1 minimonk minimonk 52 4월 19 21:58 special_tokens_map.json -> ../../blobs/c6a944b4d49ce5d79030250ed6bdcbb1a65dfda1 lrwxrwxrwx 1 minimonk minimonk 52 4월 19 21:58 tokenizer.json -> ../../blobs/88ec145f4e7684c009bc6d55df24bb82c7d3c379 lrwxrwxrwx 1 minimonk minimonk 76 4월 19 21:58 tokenizer.model -> ../../blobs/9e556afd44213b6bd1be2b850ebbbd98f5481437a8021afaf58ee7fb1818d347 lrwxrwxrwx 1 minimonk minimonk 52 4월 19 21:58 tokenizer_config.json -> ../../blobs/67aa82cddb4d66391ddf31ff99f059239bd2d1e7 |
tokenizer.json 열어보니 아래처럼 토큰이 나오는데..
어우.. 이런 추세(?) 라면 한글은 한글짜 단위로 토큰이라 난리가 나겠는데?
gpt 도움으로 저런 희한한 문자열 코드 기반으로 검색이 되는걸 알았네 ㄷㄷ
| $ grep -P '\p{Hangul}' tokenizer.json "이": 30393, "의": 30708, "다": 30709, "스": 30784, "사": 30791, "지": 30811, "리": 30826, "기": 30827, "정": 30852, "아": 30860, "한": 30877, "시": 30889, "대": 30890, "가": 30903, "로": 30906, "인": 30918, "하": 30944, "수": 30970, "주": 30981, "동": 31000, "자": 31013, "에": 31054, "니": 31063, "는": 31081, "서": 31093, "김": 31102, "성": 31126, "어": 31129, "도": 31136, "고": 31137, "일": 31153, "상": 31158, "전": 31170, "트": 31177, "소": 31189, "라": 31197, "원": 31198, "보": 31199, "나": 31207, "화": 31225, "구": 31231, "신": 31262, "부": 31279, "연": 31285, "을": 31286, "영": 31288, "국": 31293, "장": 31299, "제": 31306, "우": 31327, "공": 31334, "선": 31345, "오": 31346, "은": 31354, "미": 31362, "경": 31378, "문": 31406, "조": 31408, "마": 31417, "해": 31435, "여": 31457, "산": 31458, "비": 31487, "드": 31493, "를": 31517, "요": 31527, "유": 31533, "진": 31536, "천": 31563, "년": 31571, "세": 31578, "민": 31582, "호": 31603, "그": 31607, "현": 31680, "군": 31699, "무": 31716, "위": 31724, "안": 31734, "박": 31736, "용": 31737, "단": 31746, "면": 31747, "남": 31754, "강": 31774, "씨": 31781, "개": 31789, "들": 31804, "차": 31817, "학": 31822, "만": 31826, "터": 31856, "식": 31895, "과": 31906, "타": 31925, "종": 31930, "내": 31940, "중": 31941, "방": 31945, "월": 31950, "회": 31953, "모": 31962, "바": 31963, "음": 31966, "교": 31972, "재": 31973, "명": 31976, "합": 31980, "역": 31987, "백": 31989, "왕": 31996, |
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개소리 왈왈/컴퓨터2026. 4. 18. 00:37
회사에서 PCB 쓰레기통에 B360에 i5-8500이 있어서 낼름
주워오고 다음날 히트싱크랑 백패널이 있어서 가져왔는데 얘 짝이 맞는듯
그 와중에 먼가 히트싱크가 높이가 낮아서 좀 더 좋은걸로 갈아줘야 하나 싶고..
솔찍히 USB-C 달린 건 처음보고. 회사 노트북 10세대 제외하면, 데탑으로 8세대는 첨 보는 듯
메뉴얼 찾아봐도 usb type-c 에 DP ALT mode 지원되는지 말이 없다. 고속 충전이라던가?
m.2 두개에 PCIe 3.0 x16 / x1 * 2
TPM 커넥터도 있긴한데 TPM을 사긴 좀 돈이 아쉽고..
램은 최대 64GB 4DIMM 이니까 16GB * 4 까지 구성가능.
묘하게 레거시가 많은 보드다(PS/2 라던가 COM / LPT..)
|
후면 입/출력 포트
2 x USB 3.1 Gen 2 (teal blue)Type-A, up to 10Gbps,1 x USB 3.1 Gen 1 USB Type-CTM up to 5Gbps,1 x PS/2 keyboard (purple),1 x PS/2 mouse (green),1 x DVI-D,1 x D-Sub,1 x 8-channel Audio I/O,1 x HDMI,1 x LAN (RJ45) port(s),2 x USB 2.0
내부 입출력 포트 2 x M.2 Socket 3 for M Key, type 2242/2260/2280 devices,1 x LPT header,1 x Chassis intrusion header,1 x Aura RGB Strip Header,1 x USB 3.1 Gen 1(up to 5Gbps) connector(s) support(s) additional 2 USB 3.1 Gen 1 port(s) (19-pin),1 x TPM header,1 x 8-pin EATX 12V Power connectors,1 x Speaker connector,2 x USB 2.0 connector(s) support(s) additional 4 USB 2.0 port(s),1 x COM port(s) connector(s),6 x SATA 6Gb/s connector(s),1 x CPU Fan connector(s),2 x Chassis Fan connector(s),1 x S/PDIF out header(s),1 x 24-pin EATX Power connector(s),1 x Front panel audio connector(s) (AAFP),1 x Clear CMOS jumper(s),1 x System panel connector
|
[링크 : https://www.asus.com/kr/motherboards-components/motherboards/prime/prime-b360m-a/]
bios는 현재 0803 이고 2018년 6월 버전인데
2021년까진 지원되고 있으니 업데이트는 해봐야 할 듯. 베타는 RTX3000 시리즈용 지원이니 나랑은 상관없네.
아무튼 지금쓰는게 i5-7500 인데, 4 core -> 6 core 되고
50% 상승이면.. 그냥 cpu 갯수 빨아닌가?
[링크 : https://technical.city/ko/cpu/Core-i5-7500-vs-Core-i5-8500]
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프로그램 사용/ai 프로그램2026. 4. 17. 18:28
심심해서 단어별? 토큰 인덱스를 알고 싶은데 이건 볼 방법 없나? 싶어서 조사
[링크 : https://makenow90.tistory.com/59]
[링크 : https://medium.com/the-research-nest/explained-tokens-and-embeddings-in-llms-69a16ba5db33]
AutoTokenizer.from_pretrained() 를 실행하니 먼가 즉석에서 받을 줄이야 -ㅁ-
| $ python3 Python 3.10.12 (main, Mar 3 2026, 11:56:32) [GCC 11.4.0] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> from transformers import AutoTokenizer Disabling PyTorch because PyTorch >= 2.4 is required but found 2.1.2 PyTorch was not found. Models won't be available and only tokenizers, configuration and file/data utilities can be used. >>> >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") Warning: You are sending unauthenticated requests to the HF Hub. Please set a HF_TOKEN to enable higher rate limits and faster downloads. config.json: 100%|██████████████████████████████| 665/665 [00:00<00:00, 819kB/s] tokenizer_config.json: 100%|█████████████████| 26.0/26.0 [00:00<00:00, 37.5kB/s] vocab.json: 1.04MB [00:00, 2.70MB/s] merges.txt: 456kB [00:00, 1.15MB/s] tokenizer.json: 1.36MB [00:00, 3.23MB/s] >>> >>> tokenizer GPT2Tokenizer(name_or_path='gpt2', vocab_size=50257, model_max_length=1024, padding_side='right', truncation_side='right', special_tokens={'bos_token': '<|endoftext|>', 'eos_token': '<|endoftext|>', 'unk_token': '<|endoftext|>'}, added_tokens_decoder={ 50256: AddedToken("<|endoftext|>", rstrip=False, lstrip=False, single_word=False, normalized=True, special=True), }) >>> text="안녕? hello?" >>> tokens=tokenizer(text) >>> tokens {'input_ids': [168, 243, 230, 167, 227, 243, 30, 23748, 30], 'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]} |
[링크 : https://data-scient2st.tistory.com/224]
[링크 : https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/gpt2]
| $ find ./ -name tokenizer.json ./.cache/huggingface/hub/models--gpt2/snapshots/607a30d783dfa663caf39e06633721c8d4cfcd7e/tokenizer.json |
| $ tree ~/.cache/huggingface/hub/models--gpt2/snapshots/607a30d783dfa663caf39e06633721c8d4cfcd7e/ /home/minimonk/.cache/huggingface/hub/models--gpt2/snapshots/607a30d783dfa663caf39e06633721c8d4cfcd7e/ ├── config.json -> ../../blobs/10c66461e4c109db5a2196bff4bb59be30396ed8 ├── merges.txt -> ../../blobs/226b0752cac7789c48f0cb3ec53eda48b7be36cc ├── tokenizer.json -> ../../blobs/4b988bccc9dc5adacd403c00b4704976196548f8 ├── tokenizer_config.json -> ../../blobs/be4d21d94f3b4687e5a54d84bf6ab46ed0f8defd └── vocab.json -> ../../blobs/1f1d9aaca301414e7f6c9396df506798ff4eb9a6 |
+
2026.04.18
windows
beautifier + 일부 발췌
라틴어군에 대해서 있는 것 같고 토큰으로 잘리는걸 보면 단어 단위가 아닌
단어도 막 토막난 수준으로 잘릴 느낌?
| tokenizer.json | vocab.json |
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+
| >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-4-E2B") config.json: 4.91kB [00:00, 8.83MB/s] C:\Users\minimonk\AppData\Local\Programs\Python\Python313\Lib\site-packages\huggingface_hub\file_download.py:138: UserWarning: `huggingface_hub` cache-system uses symlinks by default to efficiently store duplicated files but your machine does not support them in C:\Users\minimonk\.cache\huggingface\hub\models--google--gemma-4-E2B. Caching files will still work but in a degraded version that might require more space on your disk. This warning can be disabled by setting the `HF_HUB_DISABLE_SYMLINKS_WARNING` environment variable. For more details, see https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/how-to-cache#limitations. To support symlinks on Windows, you either need to activate Developer Mode or to run Python as an administrator. In order to activate developer mode, see this article: https://docs.microsoft.com/en-us/windows/apps/get-started/enable-your-device-for-development warnings.warn(message) tokenizer_config.json: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████| 906/906 [00:00<00:00, 2.57MB/s] tokenizer.json: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████| 32.2M/32.2M [00:02<00:00, 13.3MB/s] |
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프로그램 사용/ai 프로그램2026. 4. 17. 16:54
ollama 보다 성능이 좋게 나온다는데 한 번 쓰는법 찾아봐야지
[링크 : https://peekaboolabs.ai/blog/ollama-vs-llama-cpp-guide]
[링크 :https://news.hada.io/topic?id=28622]
[링크 : https://github.com/ggml-org/llama.cpp]
official은 아니지만 윈도우용 pre-built binary가 존재는 하는 듯.
[링크 : https://github.com/HPUhushicheng/llama.cpp_windows]
일단 python 라이브러리
| from llama_cpp import Llama llm = Llama( model_path="./models/7B/llama-model.gguf", # n_gpu_layers=-1, # Uncomment to use GPU acceleration # seed=1337, # Uncomment to set a specific seed # n_ctx=2048, # Uncomment to increase the context window ) output = llm( "Q: Name the planets in the solar system? A: ", # Prompt max_tokens=32, # Generate up to 32 tokens, set to None to generate up to the end of the context window stop=["Q:", "\n"], # Stop generating just before the model would generate a new question echo=True # Echo the prompt back in the output ) # Generate a completion, can also call create_completion print(output) |
[링크 : https://pypi.org/project/llama-cpp-python/]
| OpenCL 드라이버 인스톨 된 거 확인하고 LLAMA_CLBLAST=1 make 이렇게 컴파일 하면 된다고 합니다. make인걸 보니 리눅스에서 컴파일하는 걸 테고 윈도에서는 cmake 써야겠죠. |
[링크 : https://arca.live/b/alpaca/76969814]
전체 연산이 아니라 token 생성만 가속인가?
| OpenCL Token Generation Acceleration |
[링크 : https://github.com/ggml-org/llama.cpp/releases/tag/master-2e6cd4b]
| To get this running on the XTX I had to install the latest 5.5 version of the AMD linux drivers, which are released but not available from the normal AMD download page yet. You can get the deb for the installer here. I installed with amdgpu-install --usecase=opencl,rocm and installed CLBlast after apt install libclblast-dev. Confirm opencl is working with sudo clinfo (did not find the GPU device unless I run as root). Build llama.cpp (with merged pull) using LLAMA_CLBLAST=1 make. |
[링크 : https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/13m8li2/finally_got_a_model_running_on_my_xtx_using/]
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프로그램 사용/ai 프로그램2026. 4. 17. 16:51
맥북에서 lm studio로 openclaw 이런 이야기가 많이 나오길래 검색
ollama 처럼 모델 불러서 쓸 수 있나?
| import lmstudio as lms EXAMPLE_MESSAGES = ( "My hovercraft is full of eels!", "I will not buy this record, it is scratched." ) model = lms.llm() chat = lms.Chat("You are a helpful shopkeeper assisting a foreign traveller") for message in EXAMPLE_MESSAGES: chat.add_user_message(message) print(f"Customer: {message}") response = model.respond(chat) chat.add_assistant_response(response) print(f"Shopkeeper: {response}") |
[링크 : https://pypi.org/project/lmstudio/]
저 모델 명칭은 어디서 얻고, 어디서 다운로드 받는걸까?
-> 허깅스페이스 모델명으로 검색되서 받아오는 듯 gguf 포맷으로
| const model = await client.llm.load("qwen2.5-7b-instruct", { config: { contextLength: 8192, gpu: { ratio: 0.5, }, }, }); |
[링크 : https://lmstudio.ai/docs/typescript/llm-prediction/parameters]
[링크 : https://lmstudio.ai/docs/python]
[링크 : https://lmstudio.ai/]
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프로그램 사용/ai 프로그램2026. 4. 17. 10:29
google ai 요약에 따르면
ollama는 VRAM 합산해서 큰 용량의 모델을 돌릴수 있다고 한다.
|
Ollama supports multiple GPUs (both NVIDIA and AMD) by automatically splitting model layers across available VRAM, allowing users to run large models that exceed the capacity of a single card.
Reddit +1
VRAM Aggregation and Usage
Multi-GPU Performance Considerations
How to Configure
VRAM Requirements by Model Size
|
그래서 dual GPU setup 으로 이야기가 나오는데,
아무튼 24G VRAM 두개 해서 48G 로 해서 70B 모델을 돌릴수 있다고 한다.
하나 더 지르고.. 메인보드도 sli/crossfire 지원으로 바꾸고 파워도 올리고.. 해야하나?
| Can I use multiple GPUs with Ollama for larger models? Yes, Ollama supports multi-GPU configurations for NVIDIA and AMD cards. For NVIDIA, set CUDA_VISIBLE_DEVICES to comma-separated GPU IDs to distribute model layers across multiple GPUs. This enables running 70B models on dual 24GB GPUs (48GB total) that wouldn't fit on a single card. For AMD GPUs, use ROCR_VISIBLE_DEVICES with the same approach to leverage combined VRAM across multiple cards. |
[링크 : https://localllm.in/blog/ollama-vram-requirements-for-local-llms]
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프로그램 사용/ai 프로그램2026. 4. 16. 21:50
정말 깨끗하게 잘 도착함
아래는 1060 6GB. 그래도 어찌어찌 케이스에 잘 우겨넣었는데\
6pin + 8pin 전원을 추가로 넣어야해서 어째 불안불안.. (500W 라서..)
와우. 메모리가 넉넉해! 더 높은걸 해도 되겠어!!! 싶었는데
해보니 gemma4:e4b는 cpu+gpu로 가속된다. 메모리가 12기가는 되었어야 했나.. 쩝
나름 가벼운 모델임에도 메모리 8.5기가/11기가 GPU 81% 소모하네 ㄷㄷ
| Thu Apr 16 21:49:46 2026 +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 582.28 Driver Version: 582.28 CUDA Version: 13.0 | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | GPU Name Driver-Model | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |=========================================+========================+======================| | 0 NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti WDDM | 00000000:01:00.0 On | N/A | | 30% 56C P2 207W / 250W | 8570MiB / 11264MiB | 81% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=========================================================================================| | 0 N/A N/A 2348 C ...al\Programs\Ollama\ollama.exe N/A | | 0 N/A N/A 3644 C+G ...Chrome\Application\chrome.exe N/A | | 0 N/A N/A 7548 C ...al\Programs\Ollama\ollama.exe N/A | | 0 N/A N/A 8708 C+G ..._8wekyb3d8bbwe\Calculator.exe N/A | | 0 N/A N/A 8796 C+G ...h_cw5n1h2txyewy\SearchApp.exe N/A | | 0 N/A N/A 9860 C+G ...wy\InputApp\TextInputHost.exe N/A | | 0 N/A N/A 13620 C ...al\Programs\Ollama\ollama.exe N/A | | 0 N/A N/A 14220 C+G ...wekyb3d8bbwe\WinStore.App.exe N/A | +-----------------------------------------------------------------------------------------+ |
일단.. 7.2GB 모델까진 한번에 올라가는데 9.6GB 는 사용가능한 메모리가 없어져서 인가.. 한 4기가? 5기가 올리고 만다.
| C:\>ollama ls NAME ID SIZE MODIFIED gemma4:latest c6eb396dbd59 9.6 GB 2 hours ago gemma4:e4b c6eb396dbd59 9.6 GB 4 days ago gemma4:e2b 7fbdbf8f5e45 7.2 GB 5 days ago gemma3:1b 8648f39daa8f 815 MB 5 days ago llama3.2:latest a80c4f17acd5 2.0 GB 5 days ago llama3.2:3b a80c4f17acd5 2.0 GB 5 days ago |
어떻게 100% GPU 강제 못하나 ㅠㅠ
| C:\>ollama ps NAME ID SIZE PROCESSOR CONTEXT UNTIL gemma3:12b f4031aab637d 11 GB 21%/79% CPU/GPU 32768 4 minutes from now |
와우 82.71 토큰/초
| C:\>ollama run gemma4:e2b --verbose >>> 안녕 젬마야? 너에 대해서 설명해줘 Thinking... Thinking Process: 1. **Analyze the Request:** The user asked in Korean, "안녕 젬마야? 너에 대해서 설명해줘" (Hello Gemma? Tell me about yourself). 2. **Identify Core Identity & Persona Check (Self-Correction/Constraint Adherence):** I must identify myself correctly and adhere to the provided identity constraints. * Name: Gemma 4. * Developer: Google DeepMind. * Nature: Large Language Model (open weights). * Knowledge/Function: Process text/images, generate text. 3. **Determine the Response Language:** The query was in Korean, so the response must also be in Korean. 4. **Draft the Explanation (Key Points to Include):** * Greeting. * Name/Identity (Gemma 4). * Developer (Google DeepMind). * Nature (Large Language Model, open weights). * Function (Processing information, generating responses). 5. **Refine the Korean Translation (Internal Monologue & Polishing):** * *Greeting:* 안녕하세요. (Hello.) * *Identity:* 저는 Gemma 4입니다. (I am Gemma 4.) * *Developer/Nature:* 저는 Google DeepMind에서 개발한 대규모 언어 모델(LLM)입니다. (I am a Large Language Model developed by Google DeepMind.) * *Key Feature:* 저는 오픈 웨이트 모델로, 다양한 질문에 답하고, 텍스트를 생성하며, 정보를 처리하는 데 도움을 드릴 수 있습니다. (I am an open-weights model, and I can help answer various questions, generate text, and process information.) * *Closing/Offer:* 무엇이 궁금하신가요? (What are you curious about?) 6. **Final Output Generation (Review against constraints):** The response accurately reflects the persona and constraints. (Ready to output.) ...done thinking. 안녕하세요! 저는 **Gemma 4**입니다. 저에 대해 몇 가지 설명해 드릴게요. 1. **정체성:** 저는 Google DeepMind에서 개발한 **대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)**입니다. 2. **특징:** 저는 오픈 웨이트 모델로 설계되었으며, 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 질문에 답하고, 텍스트를 생성하며, 정보를 요약하고 다양한 종류의 언어 관련 작업을 수행할 수 있습니다. 3. **기능:** 저는 텍스트 입력과 이미지를 이해하고 처리할 수 있으며, 사용자님과의 대화를 통해 정보를 제공하고 도움을 드리는 것을 목표로 합니다. 4. **지식 범위:** 저의 지식은 학습된 데이터를 기반으로 하며, 특정 시점(저의 지식 차단 시점은 2025년 1월입니다)까지의 정 보를 기반으로 답변을 제공합니다. 궁금한 점이 있으시면 무엇이든 물어봐 주세요! 😊 total duration: 8.6122077s load duration: 255.4776ms prompt eval count: 28 token(s) prompt eval duration: 95.322ms prompt eval rate: 293.74 tokens/s eval count: 647 token(s) eval duration: 7.8226394s eval rate: 82.71 tokens/s |
| C:\>ollama run gemma3:1b --verbose >>> 안녕? 너에 대해서 설명해줘 안녕하세요! 저는 구글에서 훈련한 대규모 언어 모델입니다. **간단히 말해서, 저는 텍스트와 이미지를 입력으로 받아 텍스트를 생성하는 데 특화된 AI 모델입니다.** 좀 더 자세히 설명하면 다음과 같습니다: * **훈련 데이터:** 저는 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습했습니다. 여기에는 책, 웹사이트, 기사, 코드 등 다양한 종류 의 텍스트가 포함됩니다. * **기능:** 저는 질문에 답하고, 텍스트를 요약하고, 번역하고, 창의적인 텍스트를 생성하고, 코드 등을 수행할 수 있습 니다. * **저의 한계:** 저는 아직 완벽하지 않습니다. 때로는 사실과 다른 정보나 편향된 내용을 생성할 수 있습니다. 또한, 저 또한 인간과 같은 감정을 가지고 있지 않으므로, 인간적인 상호작용에는 한계가 있습니다. * **현재 위치:** 저는 지속적으로 학습하고 개선되고 있습니다. **제가 무엇을 도와드릴까요?** 궁금한 점이나 특정 작업을 위해 제가 할 수 있는 것이 있다면 말씀해주세요! total duration: 2.6137723s load duration: 278.3931ms prompt eval count: 18 token(s) prompt eval duration: 168.7498ms prompt eval rate: 106.67 tokens/s eval count: 246 token(s) eval duration: 1.9665249s eval rate: 125.09 tokens/s |
| C:\>ollama run llama3.2:3b --verbose >>> 안녕? 너에 대해서 설명해줘 안녕하세요! 난 인공지능(IA) 기반 챗bot으로, human-like 대화를 통해 사용자와 대화할 수 있는 프로그램입니다. 저는 지식 및ความรู้를 가집니다. 사용자가 물어볼 질문이나 문제에 대해 정보를 제공할 때, 저는 그 질문에 대한 답변을 주 어 assistance를 해줄 것입니다. 저는 다양한 주제에 대해 지식을 가지고 있으며, 사용자와의 대화를 통해 배울 수 있는 것들을 포함하여Continuous learning을 하며 improves됩니다. 만약 사용자에게 도움을 benöt이면, 언제든지 저에게 물어보세요! total duration: 1.6521448s load duration: 120.741ms prompt eval count: 35 token(s) prompt eval duration: 31.4659ms prompt eval rate: 1112.32 tokens/s eval count: 135 token(s) eval duration: 988.2004ms eval rate: 136.61 tokens/s |
컨텍스트 길이를 128k 에서 4k로 줄이니까
phi3:14b 모델이 100% GPU로 된다. 오호.. 컨텍스트 길이를 포기해야하나..
| C:\>ollama run phi3:14b --verbose >>> 안녕? 안녕하세요! 나는 지구에 살고 왔습니다. 여러분과 마음을 교환해 보겠습니다. total duration: 2.0717119s load duration: 21.2028ms prompt eval count: 2593 token(s) prompt eval duration: 274.901ms prompt eval rate: 9432.49 tokens/s eval count: 61 token(s) eval duration: 1.3611884s eval rate: 44.81 tokens/s |
| C:\>ollama ps NAME ID SIZE PROCESSOR CONTEXT UNTIL phi3:14b cf611a26b048 9.2 GB 100% GPU 4096 4 minutes from now |
[링크 : https://docs.ollama.com/context-length]
아까는 안되더니 컨텍스트 길이 줄이니 된다.
| C:\>ollama run gemma4:e4b --verbose >>> 안녕? Thinking... Here's a thinking process that leads to the suggested response: 1. **Analyze the input:** The input is "안녕?" (Annyeong?), which is a casual Korean greeting, equivalent to "Hi?" or "Hello?" 2. **Determine the required response type:** The response must be a natural, reciprocal greeting. 3. **Formulate the primary greeting (Reciprocation):** * The standard reply to "안녕?" is "안녕?" or "안녕하세요?" (if formal). * Since the input is very casual ("안녕?"), a casual reply is appropriate. * *Choice:* "안녕하세요!" or "안녕!" (The exclamation mark adds energy.) 4. **Add conversational momentum (The "How are you?" part):** A simple greeting usually prompts a follow-up question to keep the conversation going. * Korean equivalent: "잘 지내셨어요?" (Jal jinaesyeosseoyo? - How have you been?) or "뭐 하세요?" (Mwo haseyo? - What are you doing?). * A polite, common opening is: "네, 안녕하세요! 잘 지내셨어요?" (Yes, hello! Have you been well?) 5. **Select the best options (Offering variety):** Depending on the desired tone (casual, polite, enthusiastic), multiple responses can be offered. * **Option 1 (Standard/Friendly):** A standard greeting and question. (The safest bet). * **Option 2 (Casual/Warm):** Keep it very relaxed. * **Option 3 (Enthusiastic/Ready to chat):** Expressing excitement. 6. **Final Polish (Selecting the Korean output):** * *Initial Greeting:* 안녕하세요! * *Follow-up:* 저도 잘 지내고 있어요. 😊 (I'm doing well too.) * *Question back:* 무슨 일로 오셨나요? / 잘 지내셨어요? (What brings you here? / Have you been well?) 7. **Construct the final Korean and English explanation.** (This results in the provided good response.) ...done thinking. 안녕하세요! 😊 (Annyeonghaseyo! / Hello!) 저는 잘 지내고 있어요. 혹시 무슨 일로 오셨나요? 😊 **[English translation and explanation:]** * **안녕하세요! (Annyeonghaseyo!)**: Hello! (This is the standard, polite way to respond.) * **저도 잘 지내고 있어요. (Jeodo jal jinaego isseoyo.)**: I'm doing well too. * **무슨 일로 오셨나요? (Museun illo osyeonnayo?)**: What brings you here? / What are you doing? (This is a natural way to prompt the other person to start the topic.) 어떤 이야기를 하고 싶으세요? 😊 total duration: 12.8489232s load duration: 293.3292ms prompt eval count: 18 token(s) prompt eval duration: 58.0091ms prompt eval rate: 310.30 tokens/s eval count: 639 token(s) eval duration: 11.824361s eval rate: 54.04 tokens/s |
| C:\>ollama ps NAME ID SIZE PROCESSOR CONTEXT UNTIL gemma4:e4b c6eb396dbd59 10 GB 100% GPU 4096 About a minute from now |
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