Swap 메모리 최적화 및 LLM Agentic Loop 구현
-home-son 시스템 Swap 메모리 16GB로 증설함. OOM 방지용으로 세팅하되 평소엔 안 쓰게 swappiness 조절함. 오후엔 LLM 성능 비교 실험용 Harness 구축함. GPT-4o 단독 사용이랑 Claude Code 스타일의 Agentic Loop 구조랑 정확도 비교할 수 있게 LangGraph로 구현함. 결과 확인용 Jupyter Notebook까지 뽑아둠.
이 날의 포인트
- Swap 메모리 16GB 설정 및 swappiness 최적화
- LangGraph 기반 Agentic Loop 구조 설계
- GPT-4o vs Agentic Loop 성능 비교 실험 환경 구축
- 실험 결과 시각화를 위한 Jupyter Notebook 생성
세션별로 뭘 시켰나 (2개)
-home-son
claude
07:17 — 07:19
19개 메시지
swap 메모리 16gb로 설정하고, oom 상황이 아니면 웬만하면 swap은 쓰지 않도록 세팅해줘.
-home-son-prj-harness
claude
15:30 — 17:20
222개 메시지
gpt 4o모델을, 그대로 썼을 때의 결과물과, claude code처럼 harness, agentic loop를 만들었을 때의 응답 정확률을 비교하고 싶어. python과 Langchain, langraph등으로 claude code main 을 보고 참조해서 같은 구조로 만들어 주고, python 구현 후에는 내가 결과를 볼 수 있도록 jupyter notebook 파일도 만들어줘.