Local LLM 벤치마크 및 논문 구현 환경 세팅
Local LLM 벤치마크 구성 방식 깊게 파봄. 메시지 400개 넘게 주고받으며 빡세게 팠음. 논문 구현은 Stable Diffusion으로 결정함. Miniconda로 환경 격리하고 바로 실행 가능한 Jupyter Notebook 형태로 뽑아내도록 가이드 잡음.
이 날의 포인트
- LLM 벤치마크 데이터 구성 및 메커니즘 분석
- Stable Diffusion 논문 구현 방향성 확립
- Miniconda 기반 Jupyter Notebook 실행 환경 설계
세션별로 뭘 시켰나 (2개)
-home-son-prj-local-llm
claude
08:26 — 22:42
435개 메시지
ㅇㅇ 벤치마크해도 되는데, 벤치마크의 내용은 어떻게 구성돼있어?
-home-son-prj-thesis
claude
08:47 — 09:26
282개 메시지
이제 방향을 바꿔서, thesis를 jupyter notebook으로 구현하는 방향으로 가자. miniconda로 논문 이름에 맞는 환경을 생성하고 환경을 설치하고, 코드에 세부적으로 주석을 잘 달아놓은 주피터 노트북을 생성하고 그 결과를 볼 수 있는 방향으로 해줘. 주피터 노트북은 반드시 실행이 되는 것을 너가 확인해 줘야 해. stable diffusion 논문으로 가보자.