개소리 왈왈/컴퓨터2026. 4. 16. 21:45

그래픽 카드 교체!

1060 6GB -> 1080 Ti 11GB

 

기존설정대로 했더니 FHD 에서 224 프레임

 

4K 에 최고 품질로 했더니 80fps 와우

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Posted by 구차니
개소리 왈왈/직딩의 비애2026. 4. 15. 21:58

쏘쏘

그냥 먼가 새로운 거 없이 바쁜 하루

이걸 좋은거라고 해야하나

나쁜거라고 해야하나

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Posted by 구차니
개소리 왈왈/직딩의 비애2026. 4. 14. 21:50

금융치료

음.. 그래픽 카드 사니 기분이 좋아짐

 

 

(어?)

 

 

설마.. 벽돌이 오는건 아니겠지.. 

 

 

(후덜덜)

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Posted by 구차니
개소리 왈왈/컴퓨터2026. 4. 13. 23:29

지를까 말까

zotac 1080 ti 11GB

ollama 하다 보니 메모리가 좀 넉넉한게 필요해서

1060 6GB 에서 좀 점프하고 싶어지는데

블로워라서 고민중..

 

아.. 영롱하다

14만 + 5천 vs 근처에서 17만.. 흐음..

 

근데

블랙웰 > 호퍼 > 에이다 러브레이스 > 암페어 > 튜링 > 볼타 > 파스칼

어우.. 너무 구세대이긴 하다 ㅠㅠ

[링크 : https://www.nvidia.com/en-us/technologies/]

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Posted by 구차니
개소리 왈왈/직딩의 비애2026. 4. 13. 23:14

좀 힘든날

이래서 사람들이 조용한 퇴사를 하는건가

아니면 퇴사를 해야 하는것 인가..

 

[링크 : https://brunch.co.kr/@specterofficial/150]

[링크 : https://www.fortunekorea.co.kr/news/articleView.html?idxno=38156]

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Posted by 구차니
이론 관련/수학 관련2026. 4. 13. 15:19

쿼터니안

아는 분과 수다 떨다가 포르자 호라이즌 텔레메트리 정보에서 방향각 관련 변환 이야기 하다 얻은 키워드.

짐벌락 이야기 나오는거 보면 얼핏 본것도 같은데.. 기억이 안나네

회전을 표현하는 다른 방법인 Rotation Matrix(이전글)와 비교했을 때, Quaternion은 회전 계산량이 작으며 메모리 효율적이고, Gimbal Lock(짐벌락) 현상이 발생하지 않는 장점을 갖고 있습니다.
다만 직관적으로 이해하거나 시각화기가 어렵다는 단점을 갖고 있습니다.

[링크 : https://xoft.tistory.com/110]

 

사원수 = 쿼터니안

그래서 i j k 라는데. 사원수면 4개 여야 하는거 아닌가 -ㅁ-?

q0 + q1i + q2j + q3k (실수 성분 하나에 허수 3개로 표시)

[링크 : https://normal-engineer.tistory.com/187]

[링크 : https://normal-engineer.tistory.com/35]

 

일단 대략 머리터짐 -ㅁ-

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Posted by 구차니
Programming/python(파이썬)2026. 4. 12. 23:03

셀레니움, 파일에서 이미지 읽고 클립보드에 넣어 붙여넣기

제목이 먼가 드럽게 긴데

네이버 블로그 같은데서

로컬 파일을 읽어서 사용자가 올리듯 이미지를 원하는 위치에 붙여 넣는 방법을 고민중

 

[링크 : https://wikidocs.net/236864] pyperclip - 클립보드 라이브러리

[링크 : https://github.com/asweigart/pyperclip]

[링크 : https://pypi.org/project/pyperclip/]

 

[링크 : https://wikidocs.net/85581] pyautogui - 마우스 자동화

[링크 : https://github.com/asweigart/pyautogui]

[링크 : https://pypi.org/project/PyAutoGUI/]

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Posted by 구차니
프로그램 사용/ai 프로그램2026. 4. 12. 19:38

트랜스포머 모델 입/출력

입력 문장을 전부 입력하는게 아니라

입력 받은 문장을 임베딩하고 그걸 positional encoding 이라는걸 거쳐서

일종의 벡터값으로 입력을 받는 것으로 보인다.

 

 

[링크 : https://jkim83.tistory.com/517]

 

토큰화 및 입력 임베딩
문자, 숫자, 구두점과 같은 글자 단위는 인간이 언어를 표현하는 기본 단위이지만, AI 모델이 사용하는 언어의 최소 단위는 토큰(token)입니다. 각 토큰은 고유한 ID 번호를 부여받으며, LLM은 단어 자체나 토큰 자체가 아니라 이 ID 번호를 통해 어휘 “데이터베이스”를 탐색합니다. 이러한 언어의 토큰화는 텍스트를 처리하는 데 필요한 계산량을 크게 줄여줍니다.

트랜스포머의 어텐션 레이어에 입력할 쿼리 및 키 벡터를 생성하기 위해, 모델은 각 토큰에 대한 초기 문맥 없는 벡터 임베딩이 필요합니다. 이러한 초기 토큰 임베딩은 학습 중에 새롭게 학습되거나, 사전학습된 단어 임베딩 모델에서 가져올 수 있습니다.

위치 인코딩
단어의 순서와 위치는 그 의미론적 의미에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. RNN의 직렬적 구조는 각 토큰의 위치 정보를 자연스럽게 보존하지만, 트랜스포머 모델은 어텐션 메커니즘이 이를 고려할 수 있도록 명시적으로 위치 정보를 추가해야 합니다.

위치 인코딩을 사용하면 모델은 입력이 어텐션 메커니즘에 들어가기 전에 상대적 위치에서 파생된 각 토큰의 임베딩에 값 벡터를 추가합니다. 두 토큰이 가까울수록 포지션 벡터는 더 유사해지고, 그에 따라 위치 정보 추가로 인해 정렬 점수가 더 높아집니다. 이렇게 하여 모델은 인접한 토큰에 더 많은 주의를 기울이도록 학습하게 됩니다.

[링크 : https://www.ibm.com/kr-ko/think/topics/transformer-model]

 

의미를 찾는 셀프어텐션
문장을 예로 들어 살펴보겠습니다.

그녀는 주전자의 물을 컵에 따랐다. 그것이 가득 찰 때까지.

여기서 ‘그것’이 컵을 의미한다는 사실을 우리는 쉽게 알 수 있습니다. 그럼 다음의 문장을 보죠.

그녀는 주전자의 물을 컵에 따랐다. 그것이 텅 빌 때까지.

여기서 ‘그것’은 물론 주전자를 의미하겠죠.

구글 브레인(Google Brain)의 수석 연구원으로 앞서 소개한 2017년 논문의 연구를 이끈 아시시 바스와니(Ashish Vaswani)에 따르면 “의미는 사물 간 관계의 결과이고, 셀프어텐션은 관계를 배우는 일반적 방법”입니다.

그는 “기계 번역은 단어 사이의 가깝고 먼 관계들을 파악해야 하는 셀프어텐션의 확립에 좋은 수단이 되어줬습니다”며, “이제 셀프어텐션은 강력하고 유연한 학습의 도구로 완전히 자리매김했습니다”라고 덧붙였습니다.

[링크 : https://blogs.nvidia.co.kr/blog/what-is-a-transformer-model/]

[링크 : https://www.hpe.com/kr/ko/what-is/transformer-model.html]

 

[링크 : https://github.com/ukairia777/tensorflow-transformer/blob/main/Transformer_Korean_Chatbot.ipynb]

[링크 : https://wikidocs.net/31379]

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Posted by 구차니
프로그램 사용/ai 프로그램2026. 4. 12. 19:28

ollama 소스코드

python 쪽은 api 호출하는게 전부인 껍데기

  def chat(
    self,
    model: str = '',
    messages: Optional[Sequence[Union[Mapping[str, Any], Message]]] = None,
    *,
    tools: Optional[Sequence[Union[Mapping[str, Any], Tool, Callable]]] = None,
    stream: bool = False,
    think: Optional[Union[bool, Literal['low', 'medium', 'high']]] = None,
    logprobs: Optional[bool] = None,
    top_logprobs: Optional[int] = None,
    format: Optional[Union[Literal['', 'json'], JsonSchemaValue]] = None,
    options: Optional[Union[Mapping[str, Any], Options]] = None,
    keep_alive: Optional[Union[float, str]] = None,
  ) -> Union[ChatResponse, Iterator[ChatResponse]]:

    return self._request(
      ChatResponse,
      'POST',
      '/api/chat',
      json=ChatRequest(
        model=model,
        messages=list(_copy_messages(messages)),
        tools=list(_copy_tools(tools)),
        stream=stream,
        think=think,
        logprobs=logprobs,
        top_logprobs=top_logprobs,
        format=format,
        options=options,
        keep_alive=keep_alive,
      ).model_dump(exclude_none=True),
      stream=stream,
    )

[링크 : https://github.com/ollama/ollama-python/blob/main/ollama/_client.py]

[링크 : https://github.com/ollama/ollama-python] python 라이브러리

 

ollama 가 본체

특이하게(?) go로 작성했네.

[링크 : https://github.com/ollama/ollama/blob/main/cmd/cmd.go]

[링크 : https://github.com/ollama/ollama]

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Posted by 구차니
프로그램 사용/ai 프로그램2026. 4. 12. 15:27

ollama 데이터 파일 구조 및 내용

 

C:\>ollama list
NAME               ID              SIZE      MODIFIED
llama3.2:latest    a80c4f17acd5    2.0 GB    40 hours ago
gemma3:1b          8648f39daa8f    815 MB    40 hours ago
llama3.1:8b        46e0c10c039e    4.9 GB    40 hours ago
gemma4:e2b         7fbdbf8f5e45    7.2 GB    40 hours ago
llama3.2:3b        a80c4f17acd5    2.0 GB    40 hours ago

 

C:\Users\minimonk\.ollama\models\blobs>dir
 C 드라이브의 볼륨에는 이름이 없습니다.
 볼륨 일련 번호: 6A30-5BAD

 C:\Users\minimonk\.ollama\models\blobs 디렉터리

2026-04-10  오후 11:33    <DIR>          .
2026-04-10  오후 10:51    <DIR>          ..
2026-04-10  오후 11:11            12,320 sha256-0ba8f0e314b4264dfd19df045cde9d4c394a52474bf92ed6a3de22a4ca31a177
2026-04-10  오후 11:33               492 sha256-120007c81bf8b4eb54e896a4a3e5ff9949f124b0ea42295277c8523f7fa9c7f6
2026-04-10  오후 11:33                77 sha256-3116c52250752e00dd06b16382e952bd33c34fd79fc4fe3a5d2c77cf7de1b14b
2026-04-10  오후 11:07               561 sha256-34bb5ab01051a11372a91f95f3fbbc51173eed8e7f13ec395b9ae9b8bd0e242b
2026-04-10  오후 11:11               487 sha256-455f34728c9b5dd3376378bfb809ee166c145b0b4c1f1a6feca069055066ef9a
2026-04-10  오후 11:10     7,162,394,016 sha256-4e30e2665218745ef463f722c0bf86be0cab6ee676320f1cfadf91e989107448
2026-04-10  오후 11:10                42 sha256-56380ca2ab89f1f68c283f4d50863c0bcab52ae3f1b9a88e4ab5617b176f71a3
2026-04-10  오후 11:07                96 sha256-56bb8bd477a519ffa694fc449c2413c6f0e1d3b1c88fa7e3c9d88d3ae49d4dcb
2026-04-10  오후 11:11     4,920,738,944 sha256-667b0c1932bc6ffc593ed1d03f895bf2dc8dc6df21db3042284a6f4416b06a29
2026-04-10  오후 11:10            11,355 sha256-7339fa418c9ad3e8e12e74ad0fd26a9cc4be8703f9c110728a992b193be85cb2
2026-04-10  오후 11:33       815,310,432 sha256-7cd4618c1faf8b7233c6c906dac1694b6a47684b37b8895d470ac688520b9c01
2026-04-10  오후 11:11             1,481 sha256-948af2743fc78a328dcb3b0f5a31b3d75f415840fdb699e8b1235978392ecf85
2026-04-10  오후 11:07             1,429 sha256-966de95ca8a62200913e3f8bfbf84c8494536f1b94b49166851e76644e966396
2026-04-10  오후 11:07             6,016 sha256-a70ff7e570d97baaf4e62ac6e6ad9975e04caa6d900d3742d37698494479e0cd
2026-04-10  오후 11:10               473 sha256-c6bc3775a3fa9935ce4a3ccd7abc59e936c3de9308d2cc090516012f43ed9c07
2026-04-10  오후 11:33             8,432 sha256-dd084c7d92a3c1c14cc09ae77153b903fd2024b64a100a0cc8ec9316063d2dbc
2026-04-10  오후 11:06     2,019,377,376 sha256-dde5aa3fc5ffc17176b5e8bdc82f587b24b2678c6c66101bf7da77af9f7ccdff
2026-04-10  오후 11:33               358 sha256-e0a42594d802e5d31cdc786deb4823edb8adff66094d49de8fffe976d753e348
2026-04-10  오후 11:07             7,711 sha256-fcc5a6bec9daf9b561a68827b67ab6088e1dba9d1fa2a50d7bbcc8384e0a265d
              19개 파일      14,917,872,098 바이트
               2개 디렉터리  353,433,444,352 바이트 남음

C:\Users\minimonk\.ollama\models\manifests\registry.ollama.ai\library>dir
 C 드라이브의 볼륨에는 이름이 없습니다.
 볼륨 일련 번호: 6A30-5BAD

 C:\Users\minimonk\.ollama\models\manifests\registry.ollama.ai\library 디렉터리

2026-04-10  오후 11:33    <DIR>          .
2026-04-10  오후 11:07    <DIR>          ..
2026-04-10  오후 11:33    <DIR>          gemma3
2026-04-10  오후 11:10    <DIR>          gemma4
2026-04-10  오후 11:11    <DIR>          llama3.1
2026-04-10  오후 11:36    <DIR>          llama3.2
               0개 파일                   0 바이트
               6개 디렉터리  353,433,411,584 바이트 남음

 

C:\Users\minimonk\.ollama\models\manifests\registry.ollama.ai\library\llama3.2>dir
 C 드라이브의 볼륨에는 이름이 없습니다.
 볼륨 일련 번호: 6A30-5BAD

 C:\Users\minimonk\.ollama\models\manifests\registry.ollama.ai\library\llama3.2 디렉터리

2026-04-10  오후 11:36              .
2026-04-10  오후 11:33              ..
2026-04-10  오후 11:07             1,005 3b
2026-04-10  오후 11:36             1,005 latest
               2개 파일               2,010 바이트
               2개 디렉터리  353,430,896,640 바이트 남음

 

C:\Users\minimonk\.ollama\models\manifests\registry.ollama.ai\library\llama3.2>type latest
{
  "schemaVersion": 2,
  "mediaType": "application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json",
  "config": {
    "mediaType": "application/vnd.docker.container.image.v1+json",
    "digest": "sha256:34bb5ab01051a11372a91f95f3fbbc51173eed8e7f13ec395b9ae9b8bd0e242b",
    "size": 561
  },
  "layers": [
    {
      "mediaType": "application/vnd.ollama.image.model",
      "digest": "sha256:dde5aa3fc5ffc17176b5e8bdc82f587b24b2678c6c66101bf7da77af9f7ccdff",
      "size": 2019377376
    },
    {
      "mediaType": "application/vnd.ollama.image.template",
      "digest": "sha256:966de95ca8a62200913e3f8bfbf84c8494536f1b94b49166851e76644e966396",
      "size": 1429
    },
    {
      "mediaType": "application/vnd.ollama.image.license",
      "digest": "sha256:fcc5a6bec9daf9b561a68827b67ab6088e1dba9d1fa2a50d7bbcc8384e0a265d",
      "size": 7711
    },
    {
      "mediaType": "application/vnd.ollama.image.license",
      "digest": "sha256:a70ff7e570d97baaf4e62ac6e6ad9975e04caa6d900d3742d37698494479e0cd",
      "size": 6016
    },
    {
      "mediaType": "application/vnd.ollama.image.params",
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      "size": 96
    }
  ]
}

 

C:\>ollama show llama3.2:latest
  Model
    architecture        llama
    parameters          3.2B
    context length      131072
    embedding length    3072
    quantization        Q4_K_M

  Capabilities
    completion
    tools

  Parameters
    stop    "<|start_header_id|>"
    stop    "<|end_header_id|>"
    stop    "<|eot_id|>"

  License
    LLAMA 3.2 COMMUNITY LICENSE AGREEMENT
    Llama 3.2 Version Release Date: September 25, 2024
    ...

 

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Posted by 구차니

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