지속 가능한 꾸준함

회사 사무실에서 4년간 사용해온 기본 지급된 멤브레인 키보드를 대체하려고 독거미 황축 키보드를 구매했다. 소리가 생각보다 우렁차다. 과연 사무실에서 사용할 수 있을까. 일단은 월요일에 들고가서 하루 실사용해보고 팀원분들의 솔직한 후기를 들을 예정이다. 그리고 키 배열이 묘하게 불편하다. 귀찮아서 사진 첨부는 안하는데 del 키가 내가 사용해온 키보드와는 다른 곳에 위치해있다.  키보드가 높다. 원래 집에서 쓰던 것과 사무실의 멤브레인 키보드가 낮아서 더 체감이된다 이 키보드를 위해서 받침대를 깔아야할판이다. 받침대 구매로 인한 추가 소비는 지금 같은 불경기에 좋지 못하다. 내 손목을 희생할까...

IDE 내내 켜놓을 거 아니면nohup python ~.py & 로 백그라운드로 실행되게 해야한다.

50달러 추가 충전  여러분도 써보십시오. 아래링크로 들어가서 가입과 충전을 해주시면... 감사드리겠습니다... 꾸벅... https://runpod.io?ref=hxy1q5uk RunPod - The Cloud Built for AIDevelop, train, and scale AI models in one cloud. Spin up on-demand GPUs with GPU Cloud, scale ML inference with Serverless.www.runpod.io

AttributeError: module 'PIL.Image' has no attribute 'ExifTags'.VLM 파인튜닝 시도중에 위와 같은 에러를 마주했다. https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceM4/COCO/discussions/2 HuggingFaceM4/COCO · AttributeError: module 'PIL.Image' has no attribute 'ExifTags'. huggingface.co 원인은 PIL version 문제였다. 9.4.0 이상의 PIL을 설치해주면 된다.pip install "Pillow>=9.4.0"

2일차에 pod이 생성된 후 20분 정도 접속이 지연된 케이스를 제외하고 아주 잘 활용하고 있다. 본격적으로 학습은 안돌려보고 인퍼런스나 llm, vlm 프롬프트 엔지니어링 시도해볼때 정도만 좀 써보고 있다. ultralytics yolo11n 도 COCO 데이터셋으로 10에폭 정도 학습시켜봤다. AMP Check 하고 Caching 되어있는 데이터 읽어올때 좀 유독 오래 걸리긴했는데 어쨌든 학습은 됐다.(네트워크 스토리지 사용해서 그런가? 이쪽은 잘 몰라서...)  멀티 쥐피유(2x 4090)도 테스트 해보고 해보면서 버그도 발견해서 PR도 날려놨다. Child process를 무자비하게 죽이는 방식이라 메인테이너가 선뜻 머지 못시키고 있는 거 같다. https://github.com/ultralyti..

vlm ocr목적으로 파인튜닝 해보고픈데 대다수의 예제가 hugging face dataset 베이스로 돼있었다. https://huggingface.co/learn/cookbook/fine_tuning_vlm_trl Fine-Tuning a Vision Language Model (Qwen2-VL-7B) with the Hugging Face Ecosystem (TRL) - Hugging Face Open-Source AI Cookbook huggingface.co 예를 들면 이렇게 그래서 hugging face dataset 에 내 데이터셋 한 번 구축해봐야겠다 싶었고, 또 웹사이트에서 바로 dataset 시각화해서 보는 편의기능을 누릴려면 돈을 내라길래 한 번 내봤다. 두근두근...

입력할때 스페이스바 한 번 쳐주고 하면 입력 잘된다. 안 그러면 이상하게 한 글자 치고 다음 글자 치려고하면 기존 글자 지워지고 새 글자 입력되는 현상이 있다.

거의 하루 종일 잘 되다가 새로 pod deploy하고 나서 한 10~30분 정도 연결이 제대로 안되는 일이 있었다.아직까지 사용 경험은 긍정적!

https://runpod.io/?ref=hxy1q5uk RunPod - The Cloud Built for AIDevelop, train, and scale AI models in one cloud. Spin up on-demand GPUs with GPU Cloud, scale ML inference with Serverless.www.runpod.io 이 링크로 들어가셔서 가입 후 결제해서 사용해주신다면 저에게도 큰 힘이 됩니다. 감사합니다.