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AI로 만드는 지브리 스타일 이미지

chatgpt와 grok을 이용해서 가끔 지브리 스타일의 이미지를 만들어보면 참 따스하다. 내가 하지 못한것을 댜신 해주는 시대. 뭔가 재미난 세상이다.

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LLM에 RAG 설정 도전기 (결론은 어려움)

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Immich 주요 기능 정리

📸 Immich 주요 기능 정리 ✅ 1. 사진과 영상의 자동 분류 및 시간순 정렬 촬영일 기준으로 자동 정렬되며, 앨범 생성 없이도 타임라인처럼 흐름 있게 감상할 수 있습니다. (단, EXIF 정보가 있어야 정렬 가능) ✅ 2. 위치 기반 지도 보기 (Map View) GPS 정보가 포함된 사진은 자동으로 지도에 표시되어 여행 사진이나 위치 기반 사진

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Immich로 5만 장 사진 관리 자동화하기 – 아이클라우드와 구글포토 통합 백업

아이폰과 아이맥이 수대 있는 집에서 아이클라우드 2TB와 구글 클라우드 2TB를 각각 구독하고 있었다. 이번에 아이폰에서 갤럭시 폴드4로 넘어가게 되면서 구글 클라우드까지 함께 사용하게 되었는데, 내 사진이 총 280GB, 거의 5만 장에 달했기 때문이다. 처음엔 아이클라우드에서 구글포토로 내보내기를 하여 갤럭시 폴드에서 사진을 무리 없이 볼 수 있었지만, 언젠가 다시 아이폰으로 돌아갈

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LLM 과 추론 학습등에 필요한 장비 선택 (쓰레드 리퍼)

LLM 모델 큰것을 사용하면 정확도가 높아진다고 한다. 뻘소리 하지 않고 좀 더 정확한 대답을 한다는 것이겠다. 그럴려면 GPU 메모리가 커야 한단다. 그래서 24기가 메모리가 장착된 Nvidia 3090이나 4090등이 품귀라고 한다. 전문 gpu 보다 상대적으로 저렴하기 때문이다. 그런데 맥장비 M 시리즈는 통합메모리를 사용하는데 그게 이쪽에서 잇점이 있었다. 예를 들어 M1 max

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인텔 제온 cpu 환경에서 ARM CPU 환경으로 도커 이전하기

ChatGPT가 있어서 이런건 참 어렵지 않게 술술 풀리는것 같다. 중간 중 몇가지 걸리는 부분이 있었지만 그다지 어렵지 않게 진행할수 있었다. 기존 인텔제온 cpu에서 도커로 운영중이던 사이트를 ARM CPU를 사용하는 하드커널 HC-4 장비에 이식하려고 했더니 단순히 도커 이미지를 백업 받고 다시 import 하는 것으로는 정상적으로 운영이 되지 않아 다시 재생성하는 과정이

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퍼그에 대한 이런저런 이야기

퍼그(Pug)는 고대 중국에서 유래한 소형견으로, 오랜 역사와 독특한 특징을 가진 견종입니다. 퍼그의 기원부터 성격, 건강 관리, 흥미로운 사실까지 모든 것을 정리해드릴게요. 1. 퍼그의 역사 고대 기원 (B.C. 400년경) • 퍼그는 중국 황실에서 키우던 개로, 기원전 400년경부터 존재했던 것으로 추정됩니다. • 티벳 불교 사원에서도 신성한 개로 여겨졌으며, 사자(獅子)를

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티스토리를 워드프레스로 이전하기

Tistory에 있는 글들을 모두 내 워드프레스로 이전하기 위해서는 몇가지 절차가 필요하다. 이것 또한 생각해보면 간단하기도 하지만 해보지 않으면 가늠이 되지 않는다. 방법은 아래와 같다. 물론 따라 해보고 안되면 돈주고 맡기는 수밖에 ㅋㅋㅋㅋ ( 100건당 만원!!! ilikeafrica@gmail.com ) https://www.ilikeafrica.com/category/it/wordpress 1. 티스토리 관리 메뉴중 백업에 관한

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네이버 블로그를 워드프레스로 이전하는 방법

네이버 블로그를 워드프레스로 이전하는 가장 편한 방법은 역시 업체를 이용하는 방법이겠다. 하지만 조금만 생각해보면 혼자서 어렵지 않게 할수 있었다. 혹시나 그래도 안된다 싶으면 돈 받고 해 드릴테니 연락 주세요…냐하하하 ( ilikeafrica@gmail.com, 100건당 만원) 1. 네이버 블로그 관리 메뉴에 가면 글 저장이라는 메뉴에서 한번에 100개씩 pdf 로 저장 후

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ChatGPT vs DeepSeek vs Grok-3 비교 분석

요즘 대세라고 하는 3가지 LLM 에 대해서 살펴밨다. 개인이 뭔가 이제 자신만의 지식저장고를 만들수도 있을것 같다는 생각이 든다. ChatGPT vs DeepSeek vs Grok-3 비교 분석 현재 AI 모델 시장에서 ChatGPT(OpenAI), DeepSeek, **Grok-3(X/Tesla)**는 주목받는 대형 언어 모델(LLM)입니다. 이 모델들은 각기 다른 철학과 기술적 접근을 가지고

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NVIDIA의 cuda코어 에뮬레이션에 대해

비싼 NVIDIA의 GPU를 사용하는 이유중 하나가 cuda 코어 때문이다. 이 cuda코어를 소프트웨어로 에뮬레이션 할수 있지 않을까 하는 질문에 검색을 해보았다. 결론은 가능 할수도 있지만 속도가 극악이라 사용하기 힘들듯 하다. CUDA 코어나 Tensor 코어를 소프트웨어적으로 에뮬레이션하는 것은 가능하지만, 매우 비효율적이며 일반적으로 실행 속도가 극도로 느려질 수 있습니다. 그래도 몇 가지 방법을

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AI, 머신러닝, 딥러닝의 관계

엄밀히 말하자면, **“머신러닝(Machine Learning)”**은 인공지능(AI)의 하위 개념이고, 그 아래에 **“딥러닝(Deep Learning)”**이 위치합니다. 즉, **“인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝”**의 계층 구조로 이해할 수 있습니다. 이를 더 자세히 설명하면 다음과 같습니다: 1. 인공지능(AI, Artificial Intelligence) • 최상위 개념으로, 인간의 지능을 모방하는 모든 기술을 포괄합니다. • AI는