프로그램 사용/ai 프로그램2026. 4. 21. 13:56

ollama 외부접속 관련

리눅스에서 그냥 설치만 하고 딱히 설정한건 없는데, 기본이 모든 ip 접속 허용인 것 같고

$ netstat -tnlp
(Not all processes could be identified, non-owned process info
 will not be shown, you would have to be root to see it all.)
Active Internet connections (only servers)
Proto Recv-Q Send-Q Local Address           Foreign Address         State       PID/Program name    
tcp        0      0 127.0.0.1:11434         0.0.0.0:*               LISTEN      -  

 

윈도우의 경우 gui 클라이언트에서 설정하는게 보이던데.. 막상 포트는 확인을 안해본듯..

[링크 : http://practical.kr/?p=809]

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Posted by 구차니
embeded/jetson2026. 4. 20. 16:05

jetracer donkey car

jetracer 찾다가 이상한 키워드 발견.

rc카 안쓰고 그냥 3d 프린터로 대충(?) 만드는 건가?

아무튼 opencv 기반 영상인식 라이브러리로 작동하는것 같다.

 

[링크 : https://robertchoi.gitbook.io/jetracer/2.1/2.1.3]

[링크 : https://www.waveshare.com/wiki/DonkeyCar_for_Jetson_Nano-WEB_Control?srsltid=AfmBOorSke-fiZEMba2b0M7w8IwbQlsZjIt_j1XW-GdimRkN-YkjlPyv]

 

[링크 : https://github.com/martyniak/fork-waveshare-donkeycar]

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Posted by 구차니
이론 관련/컴퓨터 관련2026. 4. 20. 14:48

asus 메인보드 에러코드(q code)와 부팅절차

이럴 땐 AI가 짱이구만(검증하려고 찾으려면 어우...)

 

부팅 순서

SEC (Security Phase)

PEI (Pre-EFI Initialization)

DXE (Driver Execution Environment)

BDS (Boot Device Selection)

[링크 : https://chatgpt.com/share/69e5bbfb-e140-83e8-81fb-9ef5439c131f]

 

에러 코드가 부팅 순서대로 라면.. SEC / PEI / DXE / BDS 순서로 나오는게 맞다.. 고 해야하나?

아무튼 주로 걸리는데 67 / 69 혹은 b7 / b9 인데 System Agent DXE 초기화 단계 뻗느것 같다.

내용으로는 PEI는 단순하게 메모리 컨트롤러 설정이라면

DXE 쪽에서는 실제로 메모리로 데이터를 올려서 부팅을 진행하거나 채널 설정등을 실제로 하는 것 같은데

그래서 어떻게 보면 메모리와 1도 관련없는 메시지이지만 실제로 메모리 문제로 발생하는 것으로 보이는 것 같다.

[링크 : https://www.asus.com/kr/motherboards-components/motherboards/workstation/z10ped16_ws/]

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Posted by 구차니
파일방2026. 4. 20. 10:55

appimage , AppImageLauncher

간간히 appimage 확장자로 받아서 실행하는건 봤는데 어떻게 만들어지나는 몰라서 찾아봄

 

 

 [링크 : https://appimagelauncher.com/]

[링크 : https://github.com/TheAssassin/AppImageLauncher]

 

[링크 : https://github.com/linuxdeploy/linuxdeploy-plugin-appimage]

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Posted by 구차니
프로그램 사용/vi2026. 4. 20. 10:08

vi 괄호끼리 이동 %

와우 이런 개꾸르

[링크 : https://wikidocs.net/302522#_15]

 

어쩌면 이것도 검색해놓고 까먹었을지도...

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Posted by 구차니
프로그램 사용/ai 프로그램2026. 4. 20. 10:08

llm tokenizer - llama 3.2, exaone

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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Posted by 구차니
프로그램 사용/ai 프로그램2026. 4. 19. 22:40

ollama 모델 저장소 뜯어보기

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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Posted by 구차니
프로그램 사용/ai 프로그램2026. 4. 19. 22:11

llm tokenizer - phi3

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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Posted by 구차니
개소리 왈왈/컴퓨터2026. 4. 18. 00:37

줍줍 성공?

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]

저작자표시 (새창열림)

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Posted by 구차니
프로그램 사용/ai 프로그램2026. 4. 17. 18:28

llm tokenizer

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
{
  "version": "1.0",
  "truncation": null,
  "padding": null,
  "added_tokens": [
    {
      "id": 50256,
      "special": true,
      "content": "<|endoftext|>",
      "single_word": false,
      "lstrip": false,
      "rstrip": false,
      "normalized": true
    }
  ],
  "normalizer": null,
  "pre_tokenizer": {
    "type": "ByteLevel",
    "add_prefix_space": false,
    "trim_offsets": true
  },
  "post_processor": {
    "type": "ByteLevel",
    "add_prefix_space": true,
    "trim_offsets": false
  },
  "decoder": {
    "type": "ByteLevel",
    "add_prefix_space": true,
    "trim_offsets": true
  },
  "model": {
    "dropout": null,
    "unk_token": null,
    "continuing_subword_prefix": "",
    "end_of_word_suffix": "",
    "fuse_unk": false,
    "vocab": {
      "0": 15,
      "1": 16,
      "2": 17,
      "3": 18,
      "4": 19,
      "5": 20,
      "6": 21,
      "7": 22,
      "8": 23,
      "9": 24,
      "!": 0,
      "\"": 1,
      "#": 2,
      "$": 3,
      "%": 4,
      "&": 5,
      "'": 6,
      "(": 7,
      ")": 8,
      "*": 9,
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      ",": 11,
      "-": 12,
      ".": 13,
      "/": 14,
      ":": 25,
      ";": 26,
      "<": 27,
      "=": 28,
      ">": 29,
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  "ate": 378,
  "Ġat": 379,
  "ri": 380,
  "pp": 381,
  "ore": 382,
  "ĠThe": 383,
  "Ġse": 384,
  "us": 385,
  "Ġpro": 386,
  "Ġha": 387,
  "um": 388,
  "Ġare": 389,
  "Ġde": 390,
  "ain": 391,
  "and": 392,

 

+

>>> 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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Posted by 구차니

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