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Jetson Orin 8GB에서 R1984 기반 LLM을 구동하고, 이후 사족보행 로봇에 탑재하기 위한 테스트 및 실험 커리큘럼

athere 2025. 7. 4. 14:40
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Jetson Orin 8GB에서 R1984 기반 LLM을 구동하고, 이후 사족보행 로봇에 탑재하기 위한 테스트 및 실험 커리큘럼을 아래와 같이 설계했습니다. 이 커리큘럼은 다음 목표를 염두에 두고 구성되었습니다:

🎯 최종 목표

  • Jetson Orin 8GB에서 **R1984-계열 LLM (예: Gemma-3-R1984-4B)**를 양자화 후 실행
  • 실시간 명령 처리 및 추론 테스트
  • 이후 사족보행 로봇과 통합

📚 커리큘럼 개요: 3단계 + 옵션 확장

단계 목표 소요 기간

1단계 LLM 양자화 및 로컬 구동 1~2일
2단계 자연어 추론 테스트 + 성능 프로파일링 2~3일
3단계 ROS2 통합 및 명령 생성 3~5일
(옵션) STT/음성 연동 + 카메라 + 행동 생성 선택적

🛠️ 단계별 상세 계획

🧩 1단계: R1984 모델 로컬 구동 준비

✅ 목표:

  • Gemma‑3‑R1984-4B 또는 2.5B 모델을 Jetson Orin에서 실행 가능하게 만들기

📌 체크리스트:

항목 도구

Jetson 환경 구성 Jetpack 6 (Ubuntu 20.04 or 22.04), CUDA 활성화
Python 환경 Conda or venv, Python 3.10+
모델 준비 Gemma‑3‑R1984‑4B GGUF or GPTQ 버전 다운로드
양자화된 모델 사용 llama.cpp (GGUF), Exllama or AutoGPTQ
텍스트 프롬프트 구동 테스트 llama.cpp/main, text-generation-webui or ollama

🔧 예시 명령:

# 예: llama.cpp로 양자화 모델 실행
./main -m gemma-3-r1984-4b-q4_K_M.gguf -p "계단을 올라가야 할까?"

🧠 2단계: 추론 테스트 및 성능 측정

✅ 목표:

  • Jetson에서 자연어 질문에 대한 응답 가능 여부, 속도, 메모리 사용량 확인

테스트 항목:

항목 설명

처리 속도 Token/s 확인 (50~100 이상이면 실험 가능)
메모리 사용량 8GB 내 적정 모델 사이즈 확인
품질 확인 한글 추론 정확도 (R1984는 다국어 일부 지원)
실험 질문 "오른쪽에 장애물이 있으면 어떻게 움직일까?" 등

🤖 3단계: 로봇 시스템 연동 (ROS2 기반)

✅ 목표:

  • Jetson에서 LLM 응답을 받아 ROS2 메시지로 변환, 로봇 제어에 연결

주요 구성:

모듈 설명

ROS2 설치 Foxy or Humble on Jetson
LLM Node 텍스트 입력 → LLM 호출 → 행동 텍스트 출력
행동 매핑 출력 → 행동 템플릿 (ex: "왼쪽으로 이동")
ROS Publisher 행동 명령을 ROS 메시지로 Publish
로봇 제어 테스트 dummy actuator 시뮬레이션 or 실제 로봇 연동

🎛️ (선택 확장) STT + 카메라 + 행동 인지

기능 도구 설명

음성 입력 → 텍스트 Whisper.cpp, Vosk, Coqui STT Jetson On-device STT
영상 인식 OpenCV, YOLOv5n, DepthAI 장애물/인간/지형 감지
LLM → 행동 변환 LLM output → 동작 트리거로 매핑 사족보행 모션 연동
피드백 LLM 응답 출력 or 행동 중계 "앞에 장애물 발견, 우회합니다" 등

📅 예상 일정 (총 6~10일)

기간 내용

1~2일차 환경 구축 + LLM 실행 테스트
3~5일차 RAG/프롬프트 기반 테스트 + 성능 측정
6~8일차 ROS2 연동 + 명령 제어 실험
9~10일차 (선택) 음성/카메라 연동 실험

💾 추천 모델 다운로드 링크 (예시)

✅ 다음 단계

원하신다면 다음도 도와드릴 수 있어요:

  • 실험용 코드 스캐폴딩 (llama.cpp + ROS2 연동 스크립트)
  • 행동 매핑 프롬프트 설계
  • Jetson 메모리/속도 최적화 팁
  • 실제 사족보행 보드 구성 로드맵

어떤 부분부터 같이 작업해볼까요?

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