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  • format_list_bulleted CODE-ing
  • · 2025. 4. 13.
colab:: snippet 스니펫 url 등록하기

colab:: snippet 스니펫 url 등록하기

구글 코랩에서의 스니펫 사용 장점구글 코랩(Colab)에서 스니펫을 활용하면 여러 이점이 있습니다:시간 절약: 자주 사용하는 코드를 빠르게 불러와 작업 효율성을 높입니다.일관성 유지: 동일한 코드 블록을 여러 노트북에서 일관되게 사용할 수 있습니다.가독성 향상: 복잡한 코드를 간결하게 정리하여 노트북의 가독성이 좋아집니다.협업 용이성: 팀원들과 표준화된 코드 조각을 공유해 협업 효율을 높입니다.학습 곡선 감소: 초보자도 복잡한 기능을 쉽게 활용할 수 있습니다. 등록하는 방법         _

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  • · 2025. 4. 11.
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wsl:: python uv run 실행시 tkinter pyqt 등 GUI library 에러 발생

wsl:: python uv run 실행시 tkinter pyqt 등 GUI library 에러 발생

[xcb] Unknown sequence number while appending request[xcb] You called XInitThreads, this is not your fault[xcb] Aborting, sorry about that.python: ../../src/xcb_io.c:157: append_pending_request: Assertion `!xcb_xlib_unknown_seq_number' failed.Aborted (core dumped) 간단한 명령줄임에도 오류가 발생.일반 python 환경에서 실행하면 tkinter 기본 창이 실행되지만, uv 환경에서는 오류가 발생함. 아래 깃허브 관련 이슈로 등록되고 OPEN 상태임 https://github.com/astral-sh..

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  • · 2025. 4. 11.
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aiai:: onnx 파일 확장자 설명

aiai:: onnx 파일 확장자 설명

ONNXONNX(Open Neural Network Exchange)는 기계 학습 모델을 위한 개방형 파일 형식으로, 다양한 프레임워크 간에 모델을 쉽게 이동할 수 있게 해주는 중간 표현(IR) 형식입니다.주요 특징:Microsoft와 Facebook(현 Meta)가 2017년에 공동 개발했습니다PyTorch, TensorFlow, scikit-learn 등 다양한 프레임워크 간의 모델 호환성 제공다양한 하드웨어와 플랫폼에서 모델을 실행할 수 있게 해줌모델 구조와 매개변수를 모두 저장ONNX 파일이 유용한 이유:프레임워크 간 이동성 - 한 프레임워크에서 모델을 훈련하고 다른 프레임워크에서 추론 가능최적화 도구 - ONNX Runtime 같은 도구로 추론 성능 향상 가능하드웨어 최적화 - 다양한 하드웨어(..

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  • · 2025. 4. 10.
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python:: 가상환경에 pyenv 대신 uv를 사용하자

python:: 가상환경에 pyenv 대신 uv를 사용하자

uv install설치# On Windows.powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"# WSL, linux, MacOScurl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh# for UPDATEuv self update https://github.com/astral-sh/uv GitHub - astral-sh/uv: An extremely fast Python package and project manager, written in Rust.An extremely fast Python package and project manager, written in Rust..

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  • · 2025. 4. 10.
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LLM VRAM 계산기 - ApX

LLM VRAM 계산기 - ApX

ApX Machine Learning의 VRAM 계산기는 대형 언어 모델(LLM)을 실행하거나 훈련할 때 필요한 GPU 메모리 용량을 추정하는 도구입니다. 사용자는 모델 유형, 양자화 수준, GPU 메모리 크기, 배치 크기, 시퀀스 길이 등을 설정하여 예상되는 VRAM 사용량을 확인할 수 있습니다.  https://apxml.com/tools/vram-calculator      _

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  • · 2025. 3. 31.
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