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2026.05.13 wan2.2
2026.05.13 nxp CMSIS-NN
2026.05.13 x-cube-ai 예제..?
2026.05.13 QT 창관리
2026.05.13 QString arg()
2026.05.13 openwebui 설치 시도
2026.05.13 LLM 소비전력 단상 2
2026.05.12 rag 관련 라이브러리, 방법 조사중
2026.05.12 qt 동적 크기
2026.05.12 stable diffusion 모델 변경(SD -> SDXL)

RAG 시도 - postgresql(14) + pgvector (1)	2026.05.15
gpt님 만세! - pip torch 버전 낮추기 (0)	2026.05.15
openwebui 설치 시도 (0)	2026.05.13
LLM 소비전력 단상 (2)	2026.05.13
rag 관련 라이브러리, 방법 조사중 (0)	2026.05.12

eiq-portal로 학습 시도(cpu) (0)	2026.05.27
g2d_surface g2d_blit() (0)	2026.02.10
eiq 모델 정리 (0)	2025.09.16
eiq 데이터 구조 (0)	2025.09.05
ubuntu 22.04 + cuda + cudnn 설치 (0)	2025.09.04

srec_cat 해봄 (0)	2026.05.22
stm32h757 링커 스크립트 (0)	2026.03.13
stm32h757 메모리(SRAM) 구조 (0)	2026.03.13
stm32f7 dual bank flash (0)	2026.02.03
stm32f746g-disco with semtech sx1276 and lvgl (0)	2026.02.03

QT 런타임중 언어 변경 (0)	2026.05.14
QT QMainWindow, QWidget, QDialog (0)	2026.05.14
QString arg() (0)	2026.05.13
qt 동적 크기 (0)	2026.05.12
QT QPushButton 의 텍스트 폰트 / 색상 변경하기 (0)	2026.05.11

QString arg()

cstring에서는 없는것 같은데. 어떻게 보면 python 스타일과 비슷한

인자를 받아서 포맷팅하는 방법이 존재한다.

int i;                // current file's number
int total;            // number of files to process
QStringView fileName; // current file's name

QString status = QString("Processing file %1 of %2: %3")
                .arg(i).arg(total).arg(fileName);

[링크 : https://norux.me/33]

[링크 : https://doc.qt.io/qt-6/qstring.html#arg]

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Posted by 구차니

openwebui 설치 시도

음.. 장렬히 실패 ㅋㅋ

[링크 : https://blog.oriang.net/69]

응 안 돼 돌아가~ 구글 ai 답변으로는 파이썬 3.11이 필요하다고

$ pip3 install open-webui
Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement open-webui (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for open-webui

$ python3 --version
Python 3.10.12

[링크 : https://docs.openwebui.com/getting-started/quick-start/]

[링크 : https://docs.openwebui.com/getting-started/]

귀찮으니 docker로 하는데 실행된다고 바로 접속되는게 아니라 좀 기다려야 하네

좌측 하단에 계정 눌러서 Settings 들어가고

좌측 하단에 작게 Admin Settings.. 어우 -_-

아무튼 Admin 설정으로 가야지 api 연결할 수 있다.

관리자 메뉴에서 connections 가면 이제 api 들이 보이는데

http://localhost:8080/v1 해도 되고. 아무튼 로컬에서는 llama-swap 으로 돌리는 중

api.openai.com은 일단 끄고 save

그러니까 llama-swap에서 설정된 모델들이 쭈욱 끌려나온다.

Areana model 하면 여러개 모델 싸워보게 하나본데 메모리 부족하니 일단 패스

위에서 인텔의 역사 인터넷 검색하라는데 그건 안된다고 하고

자기가 가진 정보로 답변하고 나서 다른거 하다가 뒤늦게(!) follow up 이라는게 뜬다. 왜 gpu가 계속 먹고 있나 했네..

클릭하면 바로 질문으로 넘어간다.

google PSE(programmable Search Engine)을 사용하면 인터넷 검색이 가능하다고 한다. 기본값으로는 안되겠군.

[링크 : https://wikidocs.net/307842]

+

대화창에 직접 url을 때려 넣으면 되는것 같기도 한데

주소를 직접 넣어주고

먼가 끌어오길 기다리면

저렇게 text로 들어간다. 음.. 이걸 웹 검색이라고 해줘야 하나 말아야 하나..

31 초 보다는 한참 더 오래 걸린거 같은디..

그 와중에 아까 했던 다음 검색 링크는 왜 들어가이는거냐 -_-

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Posted by 구차니

LLM 소비전력 단상

음.. 메모리 사용량과 최대 소비전력을 곱하니 지금 드시는 소비전력이랑 얼추 비슷하게 나오는 느낌.

Stable Diffusion은 먹는 메모리 대비로는 많이 GPU를 굴릴수 있는데 (250W 를 가끔 초과하거나 근접하게 돌림)

사용중인 모델은 gemma4-e4b 이긴 한데 어떻게 저렇게 우연이라도 얼추 맞게 나오지?

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Posted by 구차니

rag 관련 라이브러리, 방법 조사중

DB : postgres, VectorDB : pgvector

embedding

[링크 : https://github.com/gulcin/pgvector-rag-app]

[링크 : https://edbkorea.com/blog/postgres-및-pgvector가-포함된-rag-앱/]

import PyPDF2
import torch
from transformers import pipeline

def generate_embeddings(tokenizer, model, device, text):
    inputs = tokenizer(
        text, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512
    ).to(device)
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs, output_hidden_states=True)
    return text, outputs.hidden_states[-1].mean(dim=1).tolist()

def read_pdf_file(pdf_path):
    pdf_document = PyPDF2.PdfReader(pdf_path)

    lines = []
    for page_number in  range(len(pdf_document.pages)):
        page = pdf_document.pages[page_number]

        text = page.extract_text()

        lines.extend(text.splitlines())

    return lines

[링크 : https://github.com/gulcin/pgvector-rag-app/blob/master/embedding.py]

[링크 : https://github.com/gulcin/pgvector-rag-app/blob/master/commands/import_data.py]

langchain, kure(임베딩 벡터 생성)

fast api, streamlit

[링크 : https://lsjsj92.tistory.com/686]

[링크 : https://huggingface.co/nlpai-lab/KURE-v1]

ChromaDB, langchain

DB : postgres, VectorDB : pgvector

[링크 : https://velog.io/@judy_choi/PGVector-와-프롬프트를-이용한-RAG-고도화]

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Posted by 구차니

qt 동적 크기

MainWindow에 하나의 QLabel만 있다면

MainWindow - Lay out - Lay Out Horizontally / Vertically 중에 아무거나

QLabel 에서 scaledContents 체크해주면 끝

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Posted by 구차니

stable diffusion 모델 변경(SD -> SDXL)

antigravity 가라사대~

512x 512에서 1024x1024로 바꾸란다.

왜 되지?!?!

1. 해상도 (Resolution) 변경 🌟 (가장 중요)
SD 1.5는 기본적으로 512x512 해상도로 학습되었습니다.
SDXL은 1024x1024 기반으로 학습되었습니다. SDXL에서 512x512로 생성하면 이미지가 깨지거나 노이즈 덩어리처럼 나오게 됩니다.
변경: width와 height를 1024로 변경하거나, 원하는 비율에 맞춰 SDXL 권장 해상도(예: 832x1216, 1152x896 등)로 변경해야 합니다.
2. CFG Scale (분류기 자유도) 하향
현재 코드에 설정된 cfg_scale: 15 (img2img는 30)는 SD 1.5에서도 꽤 높은 편이지만, SDXL에서는 너무 높은 수치입니다. CFG가 너무 높으면 색감이 타고 이미지가 일그러집니다.
변경: SDXL은 프롬프트 이해력이 뛰어나므로 cfg_scale을 5.0 ~ 7.0 사이로 낮추는 것이 좋습니다.
3. 네거티브 프롬프트 (선택 사항)
SDXL (특히 파생 모델들)은 SD 1.5만큼 복잡하고 긴 네거티브 프롬프트나 Embedding(EasyNegative 등)에 크게 의존하지 않습니다. 오히려 너무 무거운 네거티브 프롬프트는 생성을 방해할 수 있습니다.
현재 코드에 있는 base_neg 정도면 나쁘지 않으나, 필요하다면 줄일 수 있습니다. (우선은 그대로 두셔도 무방합니다.)

512x512 생성 실패, VAE automatic 설정

1024x1024 생성 성공, VAE automatic 설정

----

API • GitHub • Gradio • Startup profile • Reload UI
version: v1.10.1-96-g1937682a • python: 3.10.12 • torch: 2.1.2+cu121 • xformers: N/A • gradio: 3.41.2 • checkpoint: 6ce0161689

[링크 : https://civitai.com/models/795765/illustrious-xl]

[링크 : https://huggingface.co/OnomaAIResearch/Illustrious-xl-early-release-v0/tree/main]

illustriousXL 모델로 하면 이상하게 나오는데

처음에 해봤던 V1.5 emanoly는 정상적으로 잘 나온다.(물론 이상한 비행기 형태인건 여전하지만)

SweetGale

2년 전

There's not much to it. The SDXL models work similar to other models. They are just more resource intensive.
Update your A1111 installation. I find it easiest to just run "git pull" from a command line.
Then download an SDXL model and VAE and put them with your other SD models. (The official SDXL release consists of a base model and a refiner but most people don't seem to bother with refiners.)
If your graphics card has less than 12 GB VRAM, then add the "--medvram-sdxl" argument.
Don't expect your 1.5 prompts to perform well with SDXL. You'll need to relearn how to write good prompts. Go to Civitai, grab a model that you like, look at the example images and study their prompts and settings. SDXL works best at around 1024×1024 pixels.

[링크 : https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1bwidjg/updated_guide_on_how_to_run_sdxl_on_a1111/]

[링크 : https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-vae]

/mnt/Downloads/stable-diffusion-webui/models$ ls -alR VAE*
VAE:
total 8
drwxrwxr-x  2 falinux falinux 4096  5월  4 21:38  .
drwxrwxr-x 11 falinux falinux 4096  5월  4 21:51  ..
-rw-rw-r--  1 falinux falinux    0  5월  4 21:38 'Put VAE here.txt'

VAE-approx:
total 432
drwxrwxr-x  2 falinux falinux   4096  5월  6 21:57 .
drwxrwxr-x 11 falinux falinux   4096  5월  4 21:51 ..
-rw-rw-r--  1 falinux falinux 213777  5월  4 21:38 model.pt
-rw-rw-r--  1 falinux falinux 213777  5월  6 21:57 vaeapprox-sdxl.pt

$ cat /mnt/Downloads/stable-diffusion-webui/repositories/generative-models/configs/inference/sd_xl_base.yamlml
model:
  target: sgm.models.diffusion.DiffusionEngine
  params:
    scale_factor: 0.13025
    disable_first_stage_autocast: True

    denoiser_config:
      target: sgm.modules.diffusionmodules.denoiser.DiscreteDenoiser
      params:
        num_idx: 1000

        weighting_config:
          target: sgm.modules.diffusionmodules.denoiser_weighting.EpsWeighting
        scaling_config:
          target: sgm.modules.diffusionmodules.denoiser_scaling.EpsScaling
        discretization_config:
          target: sgm.modules.diffusionmodules.discretizer.LegacyDDPMDiscretization

    network_config:
      target: sgm.modules.diffusionmodules.openaimodel.UNetModel
      params:
        adm_in_channels: 2816
        num_classes: sequential
        use_checkpoint: True
        in_channels: 4
        out_channels: 4
        model_channels: 320
        attention_resolutions: [4, 2]
        num_res_blocks: 2
        channel_mult: [1, 2, 4]
        num_head_channels: 64
        use_spatial_transformer: True
        use_linear_in_transformer: True
        transformer_depth: [1, 2, 10]  # note: the first is unused (due to attn_res starting at 2) 32, 16, 8 --> 64, 32, 16
        context_dim: 2048
        spatial_transformer_attn_type: softmax-xformers
        legacy: False

    conditioner_config:
      target: sgm.modules.GeneralConditioner
      params:
        emb_models:
          # crossattn cond
          - is_trainable: False
            input_key: txt
            target: sgm.modules.encoders.modules.FrozenCLIPEmbedder
            params:
              layer: hidden
              layer_idx: 11
          # crossattn and vector cond
          - is_trainable: False
            input_key: txt
            target: sgm.modules.encoders.modules.FrozenOpenCLIPEmbedder2
            params:
              arch: ViT-bigG-14
              version: laion2b_s39b_b160k
              freeze: True
              layer: penultimate
              always_return_pooled: True
              legacy: False
          # vector cond
          - is_trainable: False
            input_key: original_size_as_tuple
            target: sgm.modules.encoders.modules.ConcatTimestepEmbedderND
            params:
              outdim: 256  # multiplied by two
          # vector cond
          - is_trainable: False
            input_key: crop_coords_top_left
            target: sgm.modules.encoders.modules.ConcatTimestepEmbedderND
            params:
              outdim: 256  # multiplied by two
          # vector cond
          - is_trainable: False
            input_key: target_size_as_tuple
            target: sgm.modules.encoders.modules.ConcatTimestepEmbedderND
            params:
              outdim: 256  # multiplied by two

    first_stage_config:
      target: sgm.models.autoencoder.AutoencoderKLInferenceWrapper
      params:
        embed_dim: 4
        monitor: val/rec_loss
        ddconfig:
          attn_type: vanilla-xformers
          double_z: true
          z_channels: 4
          resolution: 256
          in_channels: 3
          out_ch: 3
          ch: 128
          ch_mult: [1, 2, 4, 4]
          num_res_blocks: 2
          attn_resolutions: []
          dropout: 0.0
        lossconfig:
          target: torch.nn.Identity

SD VAE 에서 refresh 하고

sdxl_vae.safetensors 를 선택하고 apply settings 해준 후

그리기 시도하니 얼추 비슷... 한건가?

원래는 이런 이미지

Hatsune Miku,limited palette,black background,colorful,vibrant,glowing outline,neon,blacklight,looking at viewer, masterpiece, very aesthetic Negative prompt: worst quality,bad quality,bad hands,very displeasing,extra digit,fewer digits,jpeg artifacts,signature,username,reference,mutated,lineup,manga,comic,disembodied,futanari,yaoi,dickgirl,turnaround,2koma,4koma,monster,cropped,amputee,text,bad foreshortening,what,guro,logo,bad anatomy,bad perspective,bad proportions,artistic error,anatomical nonsense,amateur,out of frame,multiple views, Steps: 28, CFG scale: 7.5, Sampler: Euler a, Seed: 3625896228, Size: 832x1216, Model: Illustrious-XL-v0.1, Version: f1.0.2-v1.10.1RC-latest-691-g37223711, Model hash: 3e15ba0038, Schedule type: Automatic, Discard penultimate sigma: True

--lowvram

[링크 : https://huggingface.co/stabilityai/models?search=sdxl]

[링크 : https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-turbo/tree/main]

[링크 : https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-vae/tree/main]

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