[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,89 +2,179 @@
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id: wiki-2026-0508-open-source-ai-ecosystem
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title: Open Source AI Ecosystem
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [AI-OS-ECO-001]
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aliases: [OSS AI, Open Source LLM, Open Weights, Llama Ecosystem]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 1.0
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tags: [ai, open-source, hugging-face, llama, mistral, commUnity-driven, democratization]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [open-source, llm, llama, mistral, qwen, huggingface, vllm, ollama]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-26
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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tech_stack: { language: python, framework: transformers/vllm/ollama }
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# Open-Source AI Ecosystem (오픈소스 AI 생태계)
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# Open Source AI Ecosystem
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "지능을 소유하지 않고 공유함으로써, 전 인류의 집단 지성이 거대 기업의 벽을 넘어서는 혁신의 가속도를 창출하라" — AI 모델, 데이터셋, 프레임워크를 공개적으로 공유하고 협업하여 기술의 민주화와 투명성을 실현하는 전 세계적 개발 커뮤니티와 인프라의 집합체.
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## 한 줄
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2026년 OSS AI는 Llama·Mistral·Qwen·DeepSeek 가중치 + HuggingFace·vLLM·Ollama 인프라로 구성되며, 폐쇄 모델 70~90% 성능에 비용·자율성 우위.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **추출된 패턴:** "Collaborative [[Innovation|Innovation]] and Rapid [[Iteration|Iteration]]" — 소수의 폐쇄적인 연구실 대신, 허깅페이스(Hugging Face)와 같은 허브를 통해 모델을 공유하고 깃허브에서 코드를 개선하며, 전 세계 개발자들이 단 며칠 만에 새로운 기술을 최적화하고 배포하는 초고속 혁신 패턴.
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- **핵심 주체 및 자산:**
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- **Frameworks:** PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn 등 기술적 토대.
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- **Models (Open Weights):** Llama (Meta), Mistral, Gemma (Google) 등 강력한 기본 모델.
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- **Platforms:** Hugging Face (모델/데이터 허브), GitHub (코드 협업).
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- **Communities:** 다양한 파인튜닝 기법(LoRA 등)과 양자화 모델을 배포하는 독립 연구 그룹들.
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- **의의:** 특정 기업에 대한 기술 종속성을 줄이고, 개인정보 보호를 위한 로컬 AI 구축을 가능케 하며, 기술의 안전성을 전 세계가 함께 검증하는 '투명한 지능'의 실현.
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## 핵심
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- **Open Weights**: Llama 4, Mistral Large 3, Qwen 3, DeepSeek-V4, Phi-5.
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- **Hub**: HuggingFace (모델 + dataset + spaces).
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- **Inference**: vLLM (throughput), TGI, llama.cpp (CPU/GGUF), MLX (Apple).
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- **Local**: Ollama (one-line run), LM Studio, LocalAI.
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- **Fine-tune**: Unsloth, axolotl, LLaMA-Factory, TRL.
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- **Eval**: lm-eval-harness, lighteval, MTEB.
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- **Agents**: LangGraph, LlamaIndex, smolagents, dspy.
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- License는 Apache-2.0 / MIT 안전, Llama Community License 조건부.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 오픈소스 AI는 성능이 뒤처질 것이라는 과거의 편견을 깨고, 최근에는 수많은 커뮤니티의 최적화 노력이 결합되어 특정 벤치마크에서 상용 모델에 필적하거나 오히려 능가하는 결과를 내놓고 있음.
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- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 보안과 비용 효율성을 위해 로컬 환경에서 구동 가능한 오픈소스 모델(Llama 3 등)을 적극 도입하며, 커뮤니티의 최신 최적화 기법을 즉각 수용하여 시스템 성능을 개선함.
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## 💻 패턴
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[PyTorch-Foundations|PyTorch-Foundations]], [[Low-Rank-Adaptation-LoRA|Low-Rank-Adaptation-LoRA]], Hugging-Face-Integration, [[Local-Brain-Management|Local-Brain-Management]]
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- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Open-Source-AI-Ecosystem.md
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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```bash
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# 1. Ollama: 로컬에서 모델 한 줄 실행
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brew install ollama
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||||
ollama serve &
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ollama run llama4:8b "Explain MoE in 2 sentences."
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||||
# REST: curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model":"llama4:8b","prompt":"hi"}'
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||||
```
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||||
## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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||||
```python
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# 2. HuggingFace transformers — 빠른 로드
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||||
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
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import torch
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**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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mid = "Qwen/Qwen3-8B-Instruct"
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||||
tok = AutoTokenizer.from_pretrained(mid)
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||||
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
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mid, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
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||||
)
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||||
**선택 B를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
msgs = [{"role": "user", "content": "Summarize transformers in 1 line."}]
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||||
inp = tok.apply_chat_template(msgs, return_tensors="pt").to(model.device)
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||||
out = model.generate(inp, max_new_tokens=64)
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||||
print(tok.decode(out[0][inp.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))
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||||
```
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||||
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||||
**기본값:**
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||||
> *(TODO)*
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||||
```python
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# 3. vLLM 서버 (OpenAI 호환 API, 고처리량)
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||||
# pip install vllm
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||||
# CLI:
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# vllm serve mistralai/Mistral-Large-3-Instruct \
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# --tensor-parallel-size 4 --max-model-len 32768
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||||
#
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||||
# Client:
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||||
from openai import OpenAI
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||||
client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="EMPTY")
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||||
resp = client.chat.completions.create(
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||||
model="mistralai/Mistral-Large-3-Instruct",
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||||
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
|
||||
)
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||||
print(resp.choices[0].message.content)
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||||
```
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||||
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||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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||||
```python
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||||
# 4. llama.cpp / GGUF — CPU·소형 GPU 실행
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||||
# huggingface-cli download bartowski/Llama-4-8B-Instruct-GGUF llama-4-8b-instruct-q4_k_m.gguf
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||||
from llama_cpp import Llama
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||||
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||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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||||
llm = Llama(
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||||
model_path="./llama-4-8b-instruct-q4_k_m.gguf",
|
||||
n_ctx=8192, n_gpu_layers=-1,
|
||||
)
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||||
print(llm("Q: What is RAG?\nA:", max_tokens=128)["choices"][0]["text"])
|
||||
```
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||||
|
||||
```python
|
||||
# 5. Unsloth — 2배 빠른 LoRA fine-tune
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||||
from unsloth import FastLanguageModel
|
||||
from trl import SFTTrainer
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||||
|
||||
model, tok = FastLanguageModel.from_pretrained(
|
||||
"unsloth/Llama-4-8B-Instruct",
|
||||
max_seq_length=4096, load_in_4bit=True,
|
||||
)
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||||
model = FastLanguageModel.get_peft_model(
|
||||
model, r=16, target_modules=["q_proj", "v_proj"], lora_alpha=16,
|
||||
)
|
||||
|
||||
trainer = SFTTrainer(
|
||||
model=model, tokenizer=tok,
|
||||
train_dataset=train_ds, dataset_text_field="text",
|
||||
max_seq_length=4096,
|
||||
)
|
||||
trainer.train()
|
||||
```
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||||
|
||||
```python
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||||
# 6. HuggingFace Hub: 데이터셋·모델 공유
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||||
from huggingface_hub import HfApi, snapshot_download
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||||
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||||
# 다운로드
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||||
snapshot_download("microsoft/Phi-5-mini-instruct", local_dir="./phi5")
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||||
# 업로드 (모델 push)
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||||
api = HfApi()
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||||
api.upload_folder(
|
||||
folder_path="./my-finetuned",
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||||
repo_id="myuser/my-llama-finetune",
|
||||
repo_type="model",
|
||||
)
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||||
```
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||||
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||||
```bash
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||||
# 7. lm-eval-harness — 표준 벤치마크
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||||
pip install lm-eval
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||||
lm_eval --model hf \
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||||
--model_args pretrained=Qwen/Qwen3-8B-Instruct \
|
||||
--tasks mmlu,gsm8k,arc_challenge \
|
||||
--batch_size 8 --output_path results/
|
||||
```
|
||||
|
||||
```python
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||||
# 8. MTEB — embedding 모델 평가
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||||
from mteb import MTEB
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||||
from sentence_transformers import SentenceTransformer
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||||
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||||
m = SentenceTransformer("BAAI/bge-large-en-v1.5")
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||||
MTEB(tasks=["STSBenchmark", "Banking77Classification"]).run(m, output_folder="mteb_out")
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||||
```
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## 결정 기준
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| 시나리오 | 추천 스택 |
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|---|---|
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| 로컬 실험·데모 | Ollama / LM Studio |
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| Mac에서 빠르게 | MLX + Llama 4 |
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| CPU only / Edge | llama.cpp (GGUF q4) |
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| 프로덕션 서빙 | vLLM + tensor-parallel |
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| 적은 GPU 수 fine-tune | Unsloth + QLoRA |
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| 멀티노드 학습 | axolotl / LLaMA-Factory |
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| Embedding/RAG | bge / e5 / nomic-embed |
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| 평가 | lm-eval-harness, MTEB |
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## 🔗 Graph
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- Related: `[[LLM-Inference]]`, `[[Fine-Tuning-LLMs]]`, `[[Quantization]]`, `[[RAG]]`, `[[HuggingFace]]`, `[[vLLM]]`, `[[Ollama]]`, `[[LoRA]]`
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||||
- Models: `[[Llama-4]]`, `[[Mistral]]`, `[[Qwen]]`, `[[DeepSeek]]`, `[[Phi]]`
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## 🤖 LLM 활용
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- API 비용 절감: 자주 쓰는 routine task는 Qwen3-8B 로컬 + GPT-5는 어려운 경우만.
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- 데이터 민감도: 의료/금융 → 온프렘 vLLM.
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- Fine-tune 가능 = 도메인 적응 (closed model보다 큰 강점).
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## ❌ 안티패턴
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- Llama 라이센스 조건 미확인하고 상용 배포 (>700M MAU 제한).
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- 양자화 q2 사용 후 품질 폭락 무시.
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- vLLM 없이 transformers `generate()`로 프로덕션 서빙 (느림).
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- HuggingFace에 secrets 포함 모델 push.
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## 🧪 검증
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- `ollama run` 후 응답 시간 < 5s.
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- vLLM `--max-num-seqs` 늘려도 latency 안정.
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- lm-eval로 base vs fine-tune 차이 정량화.
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## 🕓 Changelog
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- 2026-05-08 Phase 1: 초안.
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- 2026-05-10 Manual cleanup: 8개 패턴, vLLM/Unsloth/MTEB 갱신.
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