머신러닝4 Hugging Face 모델 분야별 분석 및 추천 Hugging Face 허브에는 다양한 자연어 처리(NLP) 모델들이 공개되어 있으며, 용도에 따라 특화된 모델들이 존재합니다. 여기서는 사용 목적별로 대표적인 모델들을 분류하고, 각 분야에서 최고 성능을 보이는 모델들의 특징을 비교한 뒤, RTX 4070 Ti 환경에서 실행 가능성과 파인튜닝 용이성을 고려하여 추천 모델을 선정하였습니다. 마지막으로 분야별 추천 모델과 해당 모델의 강점이 발휘되는 사용 사례를 정리합니다. 1. 일반 자연어 처리 (언어 이해 및 생성) 언어 이해를 위한 대표 모델로는 BERT 계열(예: BERT, RoBERTa, DeBERTa)과 같은 Transformer 인코더 모델들이 있습니다. 이들은 문장의 의미 파악, 분류, 개체 인식 등의 이해 중심 작업에 뛰어납니다. 특히 마이.. 2025. 2. 18. [deepseek #준비] deepseek 로컬설치 모델 선택 #2 기본 설치 모델 선정:시스템 : Windows11 Pro, CPU: i7 13th Gen. 2.10Ghz, 128GB RAM, RTX 4070 ti (22GB VRAM)실행 윈도우 UI 앱 : LM Studio설치 모델 : unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-GGUFDeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-GGUF 모델을 로컬에서 실행하기 위해서는, 시스템 사양과 요구 사항에 맞는 적절한 파일을 선택하는 것이 중요합니다. 해당 모델의 Hugging Face 페이지에서는 다양한 양자화 수준의 GGUF 파일을 제공합니다.권장 파일 선택:귀하의 시스템 사양(GeForce RTX 4070 Ti, 128GB RAM, 500GB SSD)을 고려할 때, 다음과 같은 파일을 선.. 2025. 2. 1. [deepseek #준비] deepseek 로컬 머신에 설치를 위한 모델 선정 deepseek 를 설치하려고 해도 모델과 사양이 다양해서 설치부터 어려움이 많습니다.현재 보유 중인 시스템 사양(GeForce RTX 4070 Ti, 128GB RAM, 500GB SSD)을 고려할 때, 다음과 같은 모델 선택을 권장하고 있습니다.모델 크기:7B 모델: 이러한 모델은 상대적으로 가벼워, 현재 시스템에서 원활하게 실행될 수 있습니다. 예를 들어, LLaMA 7B 모델은 약 13GB의 GPU 메모리를 필요로 하며, 이는 RTX 4070 Ti의 12GB VRAM으로도 충분히 처리 가능합니다.14B 모델: 이 모델들은 더 많은 자원을 요구하며, 특히 VRAM이 12GB인 경우 실행에 어려움이 있을 수 있습니다. 일부 최적화 기법을 적용하면 실행이 가능할 수 있으나, 성능 저하나 기타 제약이 발.. 2025. 1. 31. [비교] 개발장비 선택 - 윈도우 i7 13th, 맥미니 m4 pro 풀스택 개발자로서의 작업 효율성을 고려해, 현재 사용 중인 Windows PC와 Mac Mini M4 Pro 최고 사양을 비교합니다. 각 장비가 제공하는 성능과 개발 환경의 적합성을 항목별로 분석하고, 최종 추천 장비와 이유를 제시합니다.1. 비교 사양Windows PCCPU: Intel i7 13세대 (2.1GHz, 최대 5.2GHz)RAM: 128GB DDR4GPU: NVIDIA RTX 4070 TiOS: Windows 11 ProMac Mini M4 Pro (최고 사양)CPU: Apple M4 Pro (12코어 CPU, 19코어 GPU)RAM: 128GB 통합 메모리Storage: 최대 8TB SSDOS: macOS Sonoma특징: ARM 기반 SoC(시스템 온 칩) 아키텍처, macOS 최적화2.. 2025. 1. 24. 이전 1 다음 반응형
