10월, 2025의 게시물 표시

RTX3070에서 CUDA가속으로 로컬 LLM인 gemma3:27b 모델과 채팅하는 모습

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RTX3060 그래픽카드로 로컬 LLM인 Qwen:32빌리언 모델을 돌리는 모습!

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OpenGL기반이라 속도가 빠른 C++용 개발 프레임웍, Openframeworks 소개

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딥러닝의 Convnet 에서 1x1  Convolution과 Pooling 의 차이점 입니다.

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사전 정보 없이 Image Cepstrum으로 디블러링하기 (Blind Deblurring)

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깃허브가 만든 터미널기반 AI 에이전트인 copilot 을 모습입니다.

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코딩 전문 LLM 모델 Qwen3-Coder: 30B 모델로 코딩하는 모습

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메타의 SAM모델과 Grabcut 알고리즘의 세그먼테이션 성능 비교

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서로 장단점이 존재합니다. 완벽한건 없어요 ...

m4 맥미니에서 gpt-oss:120B 모델이 겨우겨우 돌긴하네요. ^^;

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m4 macmini 에서 deepseek-r1: 70b 모델이 돌아가네요~

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위상합동(Phase Congruency) 에지 와 캐니 에지의 조명변화에 대한 성능비교

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현재 가장 강력하다는 터미널기반 AI Agent인 Claude Code 사용 모습

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Using ROCm Acceleration, Run Ollama (Gemma3:12b mode) , OK!

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AMD 라데온 그래픅 카드로 ROCm 모드로 ollama llm 돌리기 성공 ~

Training Resnet18 model using Libtorch C++ in mps OSX

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C++(libtorch) 로 전이학습 하기, mps 가속모드.

Grabcut A/G speed test

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