좋아, A57(ARMv8, NEON, dotprod 없음) CPU 전용 세팅으로 “토큰/초” 최대 뽑는 추천값 줄게. 모델이 USB에 있으니 I/O 병목부터 없애는 게 핵심이야.0) 선행 팁 (제일 중요)모델을 로컬로 옮기기: /mnt/usb → 내부 스토리지(예: ~/models/…gguf).못 옮긴다면 --mlock으로 메모리에 고정(램 여유 필요), 또는 실행 전에 vmtouch/cat로 예열.스레드 = 실코어 수: Cortex‑A57 보통 4코어 → -t 4 (장비에 맞춰 조정).배치 크게: -b 64~128 (램 여유 따라 올려 보고, OOM나면 낮추기).ubatch는 작게: --ubatch 32 정도가 CPU에서 안정적.1) 바로 써볼 커맨드(모델을 옮길 수 있을 때)./llama-cli \ ..

좋아요. “현장 수조/양식장에서 카메라로 새우 사진을 찍어 무게를 추정”할 때 챙겨야 할 변수와, 바로 적용 가능한 현실적 대안을 한눈에 보이게 정리했습니다. (맨 아래에 데이터 수집 시 +α 컬럼 제안도 넣었어요.)현장 고려사항 & 현실적 대안 (무게 추정용)구분 현장 상황 / 문제 영향(오차/리스크) 현실적 대안(우선순) 필요물품/비용대 남는 한계광학수면 반사/난반사(조명 번쩍, 수면 파문)윤곽 깨짐, 길이/면적 측정 오류 ↑상향 확산광+측면광, CPL 편광필터, 조도 고정LED 패널, 디퓨저, CPL(저)햇빛 직사 시 완전 차단 어려움광학유리/아크릴 벽면 굴절·왜곡스케일 불안정, 가장자리 왜곡현장 스케일 보정 타겟(ArUco/체커보드) 수중 부착, ROI 중앙 사용방수 인쇄 타겟(저)수위 변동 시 ..

결론부터: 꼭 써야 하는 건 아니에요. neon_compat.h는 “지금 GCC(구형) + 최신 llama.cpp” 조합에서 생기는 NEON 멀티로드(x2/x4) 인트린식 미지원 문제를 가장 빨리 우회하는 방법일 뿐입니다. 다른 선택지도 3가지 있어요.neon_compat.h 없이 가는 대안들1) 컴파일러만 새로(권장): Clang로 빌드구형 GCC 대신 clang(≥10~14) 으로 빌드하면 vld1q_*_x2/x4를 그대로 인식합니다.sudo apt-get updatesudo apt-get install -y clang # 18.04면 clang-10 정도가 무난export CC=clangexport CXX=clang++cd ~/Downloads/llama.cpp && rm -rf build && ..

아래 절차대로 진행하시면, Hexapod의 Jetson Nano(“hexapod”)에 직접 접속해 Hugging Face에서 HyperCLOVAX-SEED-Text-Instruct-1.5B-hf-GGUF 모델을 다운로드하고, llama.cpp를 이용해 인터랙티브 채팅을 실행할 수 있습니다.1. Hexapod(Jetson Nano)에 SSH로 접속Nano가 AP 모드라면 PC를 Nano Wi-Fi(예: jetson-ap)에 연결하거나, LAN에 물려 IP를 확인터미널에서 SSH 접속ssh ubuntu@ # 패스워드: ubuntu (기본)2. 환경 준비sudo apt updatesudo apt install -y git build-essential cmake wget python3-pippip3 instal..

프레임워크 기반 체계적 코딩 사고 구축🎯 핵심 철학: "Framework-Driven Coding"기본 원칙문제 분해 우선: 코딩 전 반드시 프레임워크로 문제 구조화패턴 기반 솔루션: 검증된 아키텍처 패턴과 프레임워크 활용측정 가능한 품질: 코드 품질을 정량적으로 평가하고 개선반복적 개선: 지속적인 리팩터링과 성능 최적화📋 코딩 프로세스 프레임워크Phase 1: 문제 분석 (Problem Analysis)적용 프레임워크: 5 Whys + MECE 분해1. 5 Whys로 근본 문제 파악 - Why 1: 왜 이 기능이 필요한가? - Why 2: 왜 기존 방식으로는 안 되는가? - Why 3: 왜 이 접근 방식을 선택했는가? - Why 4: 왜 이 기술 스택이 적합한가? - Why 5: ..

맞아요, AI 시대에 좋은 질문을 하는 능력은 점점 더 큰 가치를 갖게 됩니다.AI 툴(챗봇, 검색 엔진, 코드 자동화, 데이터 분석 등)은 **“무엇을 물어보느냐”**에 따라 결과가 크게 달라지기 때문이에요. 아래에서는 왜 좋은 질문이 중요한지, 어떤 점을 고민하면 질문이 더 좋아지는지, 그리고 실전에서 바로 적용할 수 있는 팁을 정리해 보았습니다.1️⃣ 왜 좋은 질문이 중요한가?이유설명정확한 목표 도출AI는 입력된 텍스트를 그대로 해석합니다. 질문이 명확하면 AI가 해결해야 할 문제를 바로 파악해 정확한 답을 줍니다.시간·비용 절감모호하거나 범위가 넓은 질문은 답변을 여러 차례 수정·다듬어야 합니다. 한 번에 구체적인 질문을 하면 반복 작업을 줄일 수 있죠.학습·성장 촉진좋은 질문을 만들기 위해 문제..