github desktop에서 wsl로 clone 하게 하기

clone 할 경로를 아래와 같은 스타일로 입력 \\wsl.localhost\Ubuntu-22.04\home\euno\git\sepilot 여기서 Ubuntu-22.04 는 wsl -l 을 하면 나오는 distro 이름과 정확히 일치해야 한다

asrock ws 650 pro

AMD Ryzen™ 9000, 8000 및 7000 Series Processors 14+2+1 페이즈 전원부 디자인, SPS 4 x DDR5 DIMMs (Dual Channel), 최대 256GB 7200+(OC)* Dual Channel, 최대. 7200+ (OC) 1 PCIe 4.0 x16 supports x16 모드*, CPU 1 PCIe 3.0 x16, supports x4 모드*, CPU 1 PCIe

AI 전쟁, 제2막: SKT 'A.X 4.0' vs KT '믿:음 2.0' 같은 날 정면 승부

2025년 7월 3일, SK텔레콤과 KT가 각자의 한국형 거대언어모델(A.X 4.0 / 믿:음 2.0)을 오픈소스로 동시에 공개하며 '소버린 AI' 시대의 서막을 열었습니다. 글로벌 기술 최적화와 한국적 철학이라는 상반된 전략 속, 이들이 던진 메시지와 국내 AI 생태계에 미칠 파급력을 짚어봅니다.

AWS Summit 2025 2일차

aws summit 2025 seoul 2일차 이야기

AWS Summit 2025 1일차

AWS Summit 2025 Seoul 1일차 기록

llama4 실제 구현 결과 비교: Scout VS Maverick

당연히 Maverick이 압도적이겠지만 unsloth/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-GGUF/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-UD-IQ2_XXS.gguf unsloth/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-GGUF/UD-IQ1_S/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-UD-IQ1_S-00001-of-00003.gguf 이 두개를 비교하고자 한다. 비교 방법은 코드 생성을 시켜서 그 코드가 의도한 결과가 나오는지 비교하는것이다. 프롬프트 " Write a single `app.py` file using **FastAPI** that does the following: 1. **GPU Monitoring Logger**: - Run

llama4 돌려보기 (llama.cpp)

rtx4090, rtx3090x2 으로 총 72GB 구성된 환경에서 아래 모델을 돌려봄. 방법은 https://docs.unsloth.ai/basics/tutorial-how-to-run-and-fine-tune-llama-4 참고 unsloth/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-GGUF/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-UD-IQ2_XXS.gguf ./llama.cpp/llama-cli --model unsloth/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-GGUF/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-UD-IQ2_XXS.gguf --threads 32 --ctx-size 16384 --n-gpu-layers 99 --seed 3407 --prio 3 --temp 0.6 --min-p 0.01 --top-p 0.

Homelab) Cluster 구성 완료

* GPU Node 추가 * Control Plane은 일단 2개 * Istio / Nginx 구성 * Longhorn Storage 6TB * Monitoring/Logging 활성화 이제 SaaS / BaaS 등의 구성이 필요 * Argocd를 통해 배포할 서비스들 * Supabase * Coder * Harbor * Nexus3 * Sonarqube * Keycloak * Gitea * Open-webui * ComfyUI * Minio * Openbao * Redis Operator * Argo Rollouts? * Argo Events? * Sealed‑Secrets? * OPA Gatekeeper / Kyverno? * Grafana Loki?

too many open files 오류

"Too many open files" 오류는 프로세스가 열 수 있는 파일 수의 한계를 초과했을 때 발생하는 문제입니다. 우분투(Ubuntu)에서는 이 파일 디스크립터 수를 제한하는 설정이 있고, 이를 수정해서 해결할 수 있습니다. 📌 원인 요약 * 파일, 소켓 등을 열기만 하고 닫지 않았을 때 * 서버나 멀티쓰레드/비동기 프로그램에서 동시 작업이 많을

kube-proxy가 자구 crashbackoff 상태로 감

I0419 13:36:28.785450 1 proxier.go:833] "Sync failed" ipFamily="IPv6" retryingTime="30s" E0419 13:36:58.830412 1 proxier.go:1564] "Failed to execute iptables-restore" err=< exit status 2: Warning: Extension MARK revision 0 not supported, missing kernel

Homelab) 클러스터 노드 검토

CPU RAM Disk Network OS Single Core Multi Core IO Rnd RO IO Rnd RW IO Seq RO IO Seq RW AMD 7960x DDR5 128GB 2TB 10G ubuntu 22.04 2254.19 56078.18 12985.32 22.52 13492.85 263.66 AMD 5950x DDR4 128GB 2TB 1G ubuntu 22.

iscsi 연결하기

sudo apt install open-iscsi sudo systemctl enable iscsid sudo systemctl start iscsid # 타겟 이름 확인 sudo iscsiadm -m discovery -t sendtargets -p 192.168.0.100 # 타겟 로그인 sudo iscsiadm -m node -T [타겟 이름] -p 192.168.0.100 --login # 자동 로그인 활성화 sudo iscsiadm -m node -T [타겟