refactor(topics): 멀티 에이전트용 지식 재편 — _Common(공통 기본기) + Domain_* 구조
에이전트 8종(대화형/프로그래머 C·S/디자이너/설계자/기획자/QA/PD/PM)에게 [공통 기본 능력 + 롤별 Specialty] 2층으로 지식을 주입하기 위한 재분류. 문서 내용·포맷은 무수정, 폴더 이동만 (6,372개 문서 수 보존 확인). - Topic_Programming → Domain_Programming (내부 구조 보존) - Topic_Graphic → Domain_Design - Topic_Business → Domain_Product - Topic_General → Domain_General - _Common 신설: Math(구 Topic_Math_Specialty), Reasoning(구 General/From_Thinking & Reasoning), Reasoning_Creativity(구 General/From_창의성), Communication(Poetic_Blog_Writing + From_writing) - 타 도메인의 From_* 폴더는 유지 (출처 표기일 뿐, 이미 도메인에 맞게 분류된 문서) - 빈 폴더 정리 (memory/procedures) - 에이전트→폴더 매핑은 workspace의 .astra/agent-knowledge-map.json (9개 에이전트) Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,179 @@
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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: verified
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canonical_id: self
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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: 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: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack: { language: python, framework: transformers/vllm/ollama }
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# Open Source AI Ecosystem
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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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## 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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## 💻 패턴
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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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```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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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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||||
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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```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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||||
)
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||||
print(resp.choices[0].message.content)
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```
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||||
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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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||||
llm = Llama(
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||||
model_path="./llama-4-8b-instruct-q4_k_m.gguf",
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||||
n_ctx=8192, n_gpu_layers=-1,
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||||
)
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||||
print(llm("Q: What is RAG?\nA:", max_tokens=128)["choices"][0]["text"])
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```
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||||
```python
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# 5. Unsloth — 2배 빠른 LoRA fine-tune
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from unsloth import FastLanguageModel
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from trl import SFTTrainer
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||||
model, tok = FastLanguageModel.from_pretrained(
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||||
"unsloth/Llama-4-8B-Instruct",
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||||
max_seq_length=4096, load_in_4bit=True,
|
||||
)
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||||
model = FastLanguageModel.get_peft_model(
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||||
model, r=16, target_modules=["q_proj", "v_proj"], lora_alpha=16,
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||||
)
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||||
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||||
trainer = SFTTrainer(
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||||
model=model, tokenizer=tok,
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||||
train_dataset=train_ds, dataset_text_field="text",
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||||
max_seq_length=4096,
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||||
)
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||||
trainer.train()
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||||
```
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||||
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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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# 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(
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||||
folder_path="./my-finetuned",
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repo_id="myuser/my-llama-finetune",
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||||
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 \
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||||
--tasks mmlu,gsm8k,arc_challenge \
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||||
--batch_size 8 --output_path results/
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||||
```
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||||
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||||
```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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||||
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_Optimization_and_Deployment_Strategies|Quantization]]`, `[[RAG]]`, ``, `[[LLM_Optimization_and_Deployment_Strategies|vLLM]]`, `[[Ollama]]`, `[[LoRA]]`
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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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Reference in New Issue
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