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cmd 관리자 권한으로 실행한 다음winget install --id=Microsoft.VisualStudio.2022.Community -e

파이썬 패키지 다운로드pip install -U yt-dlp 다운로드 가능한 포맷 확인(링크는 바꾸면 됨)!yt-dlp -F https://slideslive.com/39031679 비디오 + 오디오 같이 다운로드!yt-dlp -f "dash-4+dash-5" https://slideslive.com/39031679 발표 타이밍에 맞는 슬라이드 비디오를 받고싶다면?pip install myslideslive from myslideslive import SlidesLivemsl = SlidesLive('https://slideslive.com/39031679/evaluating-large-language-models-principles-approaches-and-applications')msl.downlo..

기존 11.2 사용 중. 11.8을 추가로 설치하고 싶다면wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.runsudo chmod 777 cuda_11.8.0_520.61.05_linux.runsudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run 이미 cuda가 있기에, 설치 과정이 조금 다름 -> CUDA Toolkit 11.8만 설치(Driver X) CUDA 버전 변경법먼저 현재 설치되어있는 cuda 버전 목록을 확인. 아래 명령어를 사용하거나, 아님 해당 경로 직접 들어가서 확인해도 됨.ls -l /usr/local출력>>-------..

먼저 LLaMA-Factory를 설치 그 이후 아래와 같은 명령어를 입력하면, webui로 불러올 수 있다.본인 한정으로, webui 실행 전 아래 구문 실행 필요export BNB_CUDA_VERSION=118 이후 아래처럼 실행> llamafactory-cli webuiVisit http://ip:port for Web UI, e.g., http://127.0.0.1:7860... 그리고 먼저 채팅 탭에서 모델을 로드해온 다음에, 기본적으로 잘 작동하는지 확인해봤다. 본인은 LLaMA-Mesh를 기준으로 진행하였다.LLaMA-Mesh는 Model name 목록에 없어서, Custom으로 설정한 다음에 Model Path에 적어줬다. 잘 로드되고 있음을 확인. Finetuning 등을 진행하고 싶으면,..

아무 생각 없이 계속해서 모델 파라미터를 받다 보니 캐시만 300GB가 넘는 상황이 발생했다. huggingface-cli 패키지가 설치되어 있다고 가정하고, 아래의 명령을 통해 캐시 목록을 확인할 수 있다.huggingface-cli scan-cache이렇게 입력하면 아래처럼 와랄랄랄라 나온다 huggingface의 자료에 따르면, 캐싱 시스템은 아래와 같은 디렉토리로 구성되어 있다고 함(https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/en/guides/manage-cache)├─ ├─ ├─ 저장 예시├─ models--julien-c--EsperBERTo-small├─ models--lysandrejik--arxiv-nlp├─ models--bert-base-cased..

ollama 설치curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 그리고 프로세스가 실행되지 않았으면 아래와 같이 실행ollama serve 서버에서 설치했는데, 특정 포트를 외부에 오픈하지 않았을 때 임시로 테스트하려면이미 ssh key 설정이 되어있어야. 안 되어있으면 별명 대신 정석적인 방법 사용하면 됨ssh -L 11434:127.0.0.1:11434 {서버 별명} 이렇게 해서 연결한 다음에 테스트 하면 됨GUI를 사용하기 위해서 open-webui를 사용 python 가상환경 위에 설치하는 방법conda create -n ollama python=3.11 이후 해당 환경 activate그리고 open-webui 설치pip install open-webui 그리고 ..

디렉토리 구분 등은 맥 os를 기준으로 설명됨. VSCode에 blender 관련 패키지, 확장 프로그램 설치pip install fake-bpy-module이후 Cmd + Shift + P로 명령 팔레트 연 다음, Blender 키워드로 입력하면 Start 옵션이 보임. 얘 실행하면 블렌더 켜짐(첫 실행 시 Blender 디렉토리를 지정하라는 안내를 받음) mac os에서의 블렌더 디렉토리유저 디렉토리(버전 4.3 기준)~/Library/Application Support/Blender/4.3 스크립트 로딩에는 두 가지 방법이 있음(출처: https://docs.blender.org/api/current/info_overview.html)스크립트를 직접 실행하기스크립트를 모듈로 가져오기아래는 환경설정 ..

3D-GS 계열 전체에 걸쳐 쓸 수 있는 FPS 측정 스크립트를 야매로 구성해봤다. EAGLES의 코드를 많이 참고함.사용법은 3dgs 코드의 render.py와 거의 유사하다 아래 소스코드를 복사한 후, 3d-gs 디렉토리에 새로운 python 파일 하나 붙여넣은 다음에 사용하면 된다. 나는 measure_fps.py로 이름 짓고 사용 중.import osimport jsonimport torchimport numpy as npimport subprocess as spfrom gaussian_renderer import renderimport torch.utils.benchmark as benchmarkfrom gaussian_renderer import GaussianModelfrom argparse..

Part 11. IntroductionDJI 카메라는 이미지 및 비디오 데이터와 함께 미디어 파일에 설명적 메타데이터를 제공합니다. 이러한 메타데이터는 분석과 후처리 워크플로우에서 사용자를 지원하며, 프로 사용자 및 개발자가 심도 있는 후처리를 수행하는 데 필수적입니다. 이 문서 세트는 DJI 제품의 미디어 포맷 내 메타데이터의 구성과 기술 표준을 설명하고, DJI 제품에서 메타데이터를 얻는 지침을 제공합니다.1.1 Organization of Document Set메타데이터 백서(White Paper)는 세 부분으로 구성됩니다:Part 1, 개요: DJI가 제공하는 메타데이터의 기본 개념과 미디어 파일에서 메타데이터가 어떻게 구성되는지 소개합니다. 이 파트는 DJI가 제공하는 메타데이터의 종류와 미디어..

논문RaceLens: A Machine Intelligence-Based Application for Racing Photo Analysishttps://www.semanticscholar.org/paper/RaceLens%3A-A-Machine-Intelligence-Based-Application-Boiarov-Bleklov/4c1319d88fffd68f79484b9f94758097a682282a#related-papers AI-Based Race Strategy Assistant and Car Data Monitorhttps://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1756880/FULLTEXT01.pdf Cyclist Speed Estimation Using Accele..