AWS Summit 2025 2일차
aws summit 2025 seoul 2일차 이야기
aws summit 2025 seoul 2일차 이야기
AWS Summit 2025 Seoul 1일차 기록
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
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.
* 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" 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
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
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.
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
임베디드 개발자가 DevOps, 클러스터 기술을 알아야 할까? 임베디드 개발자를 위한 DevOps 및 클러스터 지식의 필요성 분석
Opentofu에 대해 소개
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Meta의 Llama 4는 멀티모달 AI의 최첨단 기술을 선보이며, 텍스트, 이미지, 비디오 데이터를 통합적으로 처리할 수 있는 강력한 모델입니다. 이 글에서는 Llama 4의 주요 기능과 이를 가능하게 한 핵심 기술(MoE 아키텍처, Early Fusion 멀티모달 처리, 초장문 컨텍스트)을 일반 개발자 관점에서 자세히 설명합니다. — ## Llama 4의 주요 모델 Llama 4는 세
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VM 설계 목표 1. 완전 오프라인 운영: 외부 네트워크 차단 환경에서 모든 GitOps 작업 수행 가능 2. 자체 인증서 관리: Self-Signed 인증서 생성/관리 자동화 3. 종속성 미러링: 모든 패키지/이미지/차트의 로컬 저장소 보유 4. 30분 내 클러스터 재구성: 재해 복구 시 빠른 환경 복원 VM 구성 상세 설계
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Webmin은 웹 기반의 시스템 관리 도구로, 서버 설정을 GUI로 쉽게 관리할 수 있게 도와줍니다. Ubuntu 서버에 Webmin을 설치하고 접속하는 과정을 아래와 같이 단계별로 안내드리겠습니다.
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MCP(Model Context Protocol)는 인공지능 모델이 외부 세계와 소통하는 방식을 혁신적으로 바꾸고 있습니다. 기존에는 각각의 AI 애플리케이션이 데이터베이스, 파일 시스템, 웹 API 등과 연결될 때마다 별도의 통합 작업이 필요했지만, MCP는 이러한 연결 방식을 표준화하여 AI의 활용 범위를 크게 확장시켰습니다. 이 글에서는 MCP가 무엇이고, 어떻게 작동하며, 어떤 장점을 제공하는지 초보자도