구차니의 잡동사니 모음

 price / gpu / hr 라고 되어있어서 이거 뻥튀기 되는거 아냐?

다만 8개 까지 쓸수 있어서 6.4$/1hour 하면 1500원/1달러 환율로 계산하면 9600원/1시간 이니

써볼만 할지도?

[링크 : https://lambda.ai/pricing]

먼가 달러로 적은 금액을 보다가 만 단위로 보이니 비싸 보이는 마법 -_-

H100 * 4 해보면 2.42만 태우고 1시간 동안 행복해질수 있는건가?!

640GB 라서 내가 돌리던 모델로는 성능 끌어내는것도 힘들어 보이는데...?

특이하게도 리벨리온 / 퓨리오사 쪽 NPU 도 임대한다. 오호

[링크 : https://elice.io/ko/cloud/pricing/ai-cloud]

yolo pose 가 있는지도 몰랐는데

그것보다 더 가볍게 작동한다니 끌리네

[링크 : https://swmakerjun.tistory.com/87]

[링크 : https://learnopencv.com/yolov7-pose-vs-mediapipe-in-human-pose-estimation/]

그나저나 눈과 입 관절들은 거의 다 잡는데

손 가락 까지는 못 잡는듯. 이건 또 따로 돌려야 하나?

[링크 : https://developers.google.com/edge/mediapipe/solutions/vision/pose_landmarker]

[링크 : https://github.com/google-ai-edge/mediapipe/blob/master/docs/solutions/pose.md]

+

위에도 이것도 gpt가 추천해준건데

얼굴과 손까지 하려면 이걸 추천. 그런데 중국껀가?

[링크 : https://mmpose.readthedocs.io/en/latest]

esc 누르면 가입안하고 볼 수 있고

상단에 GPU / CPU로 나누어져 있다.

지금 시점에서는 구버전으로 V100이 미국에만 있는데 SXM2 로 복수를 사요해볼수 있나 한번 찾아보는 중

그런데 저 Low는 머지?

일단~~~은 2vCPUs 로 0.08$/hr 로 해서 외부 스토리지 달고 한두시간 해서 다운로드 열심히 받아두고

GPU로 붙여서 바로 테스트 해보면 가격을 좀 더 저렴하게 해볼수 있을 듯?

CPU 호스팅에서 보는데 특정 종류에만 네트워크 볼륨을 붙일수 있고

그 와중에 secure cloud만 되고 public cloud에는 못 붙이는 것 같다.

이건 public 쪽. 메뉴내에 생성가능하지도 않아 보인다.

요건 secure

cpu 호스팅에서 network volume 생성시 뜨는 가능한 종류의 GPU 목록

low는 아마도 가용성으로 사용가능한 갯수라던가 여유분을 의미하는 듯?

v100 에서 하려면 비싸도 그냥 돈 내면서 받고 해보는 수 밖에 없겠는데

그 와중에 아쉽게도(?) SXM2 라고 해서 2~4개 막 달아볼수 있나 하는게 그건 또 아니고

하단에 GPU reservation request 라고  instance pricing 쪽에서 클릭하면 뜨는데

V100은 없고, 8개 이상 선택 / 12개월 이상 선택이라 가격이 후덜덜 할 듯.

40도 하다가 30도 하니 시원해진 느낌

역시 인간은 적응의 동물이 맞어..

두놈은 빡세.ㅜㅜ

어우 지쳐

[링크 : https://sigrok.org/wiki/PulseView]

[링크 : https://www.instructables.com/FX2LP-CY7C68013A-USB-Dev-Board-Logic-Analyzer/]

[링크 : https://itempage3.auction.co.kr/DetailView.aspx?itemno=B894697573]

228 쓰다가 247로 넘어왔는데 단정하게 변경되었고

performance 쪽은 228 과 크게 변경점은 없는 느낌

load test가 가장 마음에 드네. 보는 법은 잘 모르겠다. 왜 reasoning으로 뜨지?

길게 생성하게 하고 몇버하게 해서 통계내봐야 할듯.

아무튼 모델에 토큰 길이 까지 넣어서 하면 테스트 하기는 엄청 편할 것 같다.

[링크 : https://github.com/mostlygeek/llama-swap]

gpt가 nvidia jetson thor에서 돌릴만한거 추천

어우 47.1기가 ㄷㄷ

[링크 : https://huggingface.co/Lightricks/LTX-2.3]

모델에 따라 다르지만 얘도 용량이 ㅎㄷㄷ

[링크 : https://huggingface.co/Lightricks/LTX-Video]

[링크 : https://github.com/Lightricks/LTX-Video]

어우 24기가

[링크 : https://huggingface.co/google/gemma-3-12b-it-qat-q4_0-unquantized] << 사용허가 필요

[링크 : https://github.com/NVIDIA/Stable-Diffusion-WebUI-TensorRT]

     [링크 : https://developer.nvidia.com/blog/new-stable-diffusion-models-accelerated-with-nvidia-tensorrt/]