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Ollama + Gemma 기반으로 OOO 로그 분석 시스템 설계서 1. 시스템 개요 이 시스템은 분전반 기동 이력 로그를 입력받아, 규칙 기반 분석과 Ollama의 gemma4:e2b 추론을 결합해 기술 보고서를 생성한다. 핵심은 LLM이 직접 모든 판단을 하게 두지 않고, 정형 분석 결과를 먼저 만든 뒤 이를 RAG와 함께 모델에 제공하는 하이브리드 구조다. 2. 설계 원칙 로그 해석의 … 더 읽기

Ollama + Gemma 기반으로 OOO 로그 분석 시스템 계획서 1. 목표 데이터센터에서 수집되는 분전반 기동 이력 로그를 분석해, 이상 징후와 주요 이벤트를 식별하고 사람이 바로 검토 가능한 결과 리포트를 생성하는 시스템을 구축한다. 본 시스템은 사용자가 로컬 또는 사내 서버에 설치한 Ollama의 gemma4:e2b 모델을 활용한다. 참조한 roadmap.md의 4단계 구조는 유지하되, 서빙 계층은 초기 버전에서 vLLM 대신 … 더 읽기

Gemma 4 기반으로 하이브리드(RAG + Fine-Tuning) 방식으로 구축 1단계: 파인튜닝 (Fine-Tuning) – "모델의 페르소나 구축" Gemma 4가 특정 도메인의 용어를 이해하고, 일관된 답변 형식을 갖추도록 합니다. 방법론: QLoRA (4-bit Quantized LoRA) 사용. (VRAM 소모를 줄여 RTX 4090급에서도 학습 가능) 도구: Unsloth (Gemma 4 학습에 최적화되어 속도가 2배 이상 빠름) 데이터셋 구성: 형식: {“instruction”: “…”, “input”: … 더 읽기

휴머노이드 제어에서는 특정 하나의 표준 용어만 쓰이기보다는, 여러 계열의 AI/제어 패러다임이 병행됩니다. 다만 업계/연구에서 자주 쓰는 핵심 용어들을 구조적으로 정리해보면 다음과 같습니다. 로봇 제어 파운데이션 모델 1) End-to-End 계열 (최근 트렌드) (1) VLA (Vision-Language-Action) 멀티모달 입력 → 행동 출력 대표: RT-2 (Google) PaLM-E 👉 휴머노이드 적용: “물건 집어”, “문 열어” 같은 고수준 명령 → 바로 … 더 읽기