Love is taking responsibility till the end

 I created a campaign called "Don't Abandon Your Beloved Dog" with Stable Diffusion. I tried creating it several times, but it was difficult to work properly on my low-spec PC. Please criticize me a lot. Thank you.

Storyboard: Love is taking responsibility until the end Video length: 20 seconds in total (4 clips, each clip about 5 seconds) [Scene 1: Happy Moment] Description: A scene where a dog and its owner laugh and run around together. Screen composition: A golden retriever playing in a sunny park. A warm scene where the owner plays ball or walks. Vivid colors and bright lighting. Subtitle/Narration: "Companion dogs are our precious family. Memories with them make our lives more special." [Scene 2: Lonely Companion Dog] Description: A companion dog abandoned in a dark alley. Screen composition: A dog crouching alone in a dark alley where it's raining. Lighting that emphasizes the sad and lonely atmosphere. Slow close-up to focus on the dog's eyes. Subtitle/Narration: "But too many companion dogs are wandering the streets alone." [Scene 3: Warm Hands] Description: A scene where a person takes care of an abandoned dog. Composition: A person feeding or petting a companion dog. The background is a warm park or bench under a streetlight. The camera gradually gets closer as the person reaches out. Subtitle/Narration: "A little attention can give them new hope." [Scene 4: Reunited Family] Description: A scene where a companion dog is happily reunited with its family. Composition: A family and companion dog running around together in the yard. A scene filled with laughter and happy energy. Bright, warm lighting and natural gestures. Subtitle/Narration: "Only love that takes responsibility until the end can change their world." YouTube Audio Library : Italian Morning - Twin Musicom

AI PC, 업무 효율성과 일상을 혁신하다

 

안녕하세요, 오늘은 인공지능(AI)이 PC 시장에 미치는 영향과 변화에 대해 이야기해보려고 합니다. AI는 이미 많은 산업에서 핵심 기술로 자리 잡았고, 앞으로도 우리 삶과 비즈니스 환경을 혁신할 중요한 도구로 주목받고 있습니다.

생성형 AI의 대중화 생성형 AI는 방대한 정보를 처리하고 사람들에게 새로운 가치를 제공하며, 테크 산업 전반에서 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. 포레스터 리서치의 예측에 따르면, 2025년까지 기업의 70% 이상이 AI 기술을 도입할 예정이라고 합니다. 이는 AI가 단순한 기술을 넘어, 실제 비즈니스와 일상에 접목되어 실질적인 가치를 창출하는 전환점이 될 것을 의미합니다.

2024년이 AI 잠재력을 알린 원년이었다면, 이제는 AI 기술이 다양한 분야에서 실질적으로 활용되는 시대가 다가오고 있습니다. 이러한 변화는 PC 시장에서도 뚜렷이 나타나고 있습니다.

AI PC가 이끄는 새로운 흐름 PC 시장에서도 AI는 중심적인 역할을 하고 있습니다. AI 기반 맞춤형 기능은 PC 사용자 경험을 완전히 새롭게 정의하고 있는데요. 최신 AI PC는 단순한 데이터 처리에 그치지 않고 사용자의 스타일을 학습하여 최적화된 환경을 제공합니다. 업무 생산성을 높이고 신속한 의사결정을 돕는 것은 물론, 에너지 효율성까지 극대화시키고 있습니다.

예를 들어, 내장된 AI 모델은 사용자의 작업 패턴을 학습하여 적절한 프로그램을 추천하고, 필요한 리소스를 최적화하여 보다 나은 성능을 제공합니다. 특히, HP 보고서에 따르면 지식 근로자의 69%가 AI 기반 맞춤형 환경이 업무뿐 아니라 삶의 만족도까지 높여준다고 응답했을 정도로, AI PC는 근로자들 사이에서 긍정적인 평가를 받고 있습니다.

더 안전하고 똑똑한 PC 환경 또한, 최신 AI PC는 클라우드 기반 AI의 보안 문제를 해결하기 위해 로컬 환경에서 AI 기능을 실행할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 사이버 위협으로부터 데이터를 보호할 뿐만 아니라, 보안성을 갖춘 성능을 제공합니다.

미래를 준비하라 AI PC는 이제 단순한 도구를 넘어, 비즈니스와 개인의 삶 모두에서 필수적인 동반자가 될 것입니다. 2025년은 AI PC가 새로운 표준으로 자리 잡으며, PC 시장의 패러다임을 완전히 변화시키는 첫해가 될 것으로 기대됩니다.

VRAM 8GB 이하에서도 사용할 수 있는 오픈소스 AI모델 소개

 

1. Stable Diffusion (FP16/FP8 버전)

• 특징: Stable Diffusion은 텍스트-이미지 생성 모델로, VRAM 사용량을 줄이기 위해 FP16 또는 FP8 버전을 사용할 수 있습니다.

• 최적화 방법:

  • --lowvram 또는 --medvram 옵션을 사용하여 VRAM 사용량을 줄일 수 있습니다.

  • LoRA(저자원 적응 학습) 또는 ControlNet을 활용해 추가적인 기능을 구현하면서도 자원 소모를 최소화.

2. LLaMA 2 (7B 모델, 양자화 버전)

• 특징: Meta에서 제공하는 LLaMA 2 모델은 언어 생성에 특화되어 있으며, 7B 버전은 VRAM 8GB에서도 실행 가능합니다.

• 최적화 방법:

  • Hugging Face의 bitsandbytes 라이브러리를 사용하여 4비트 양자화(QLoRA)로 실행.

  • load_in_4bit=True 옵션을 통해 메모리 사용량을 줄임.

3. Whisper (OpenAI)

• 특징: 음성 인식 및 변환 모델로, VRAM 사용량이 적고 다양한 언어를 지원합니다.

• 최적화 방법:

  • 작은 크기의 모델(예: base 또는 small)을 선택하여 VRAM 요구량을 줄임.

4. MiniGPT-4

• 특징: GPT-4의 경량화된 버전으로, 텍스트 생성 및 대화형 AI에 적합합니다.

• 최적화 방법:

  • 양자화된 버전을 사용하거나, 배치 크기를 줄여 실행.

5. DistilBERT

• 특징: BERT 모델의 경량화 버전으로, 텍스트 분류, 요약, 질의응답 등에 적합합니다.

• 최적화 방법:

  • 작은 데이터셋과 함께 사용하여 빠르고 효율적인 결과를 얻을 수 있음.

6. FastChat-T5

• 특징: 대화형 AI 모델로, 경량화된 T5 기반 구조를 사용하여 VRAM 사용량이 적음.

• 최적화 방법:

• 작은 크기의 모델을 선택하고, 배치 크기를 줄여 실행.

Stable Diffusion FP16 과 FP8 버전은 무슨 차이가 있나?

1. FP16 (Half-Precision Floating Point)

• 정밀도: FP16은 16비트 부동소수점 연산을 사용하며, FP32(32비트)보다 메모리 사용량이 적지만 여전히 높은 정밀도를 제공합니다.

• VRAM 사용량: FP16은 FP32보다 약 절반의 VRAM을 사용하지만, FP8보다 더 많은 VRAM을 소모합니다.

• 속도: FP16은 FP32보다 빠르지만, FP8보다는 약간 느릴 수 있습니다.

• 품질: FP16은 이미지 생성 품질에서 높은 정밀도를 유지하며, FP8보다 더 세밀한 결과를 제공할 가능성이 있습니다.

• 적합성: VRAM이 8GB 이상인 GPU에서 주로 사용되며, 고품질 이미지 생성에 적합합니다.

2. FP8 (Low-Precision Floating Point)

• 정밀도: FP8은 8비트 부동소수점 연산을 사용하여 FP16보다 낮은 정밀도를 제공합니다. 이는 일부 세부 정보가 손실될 수 있음을 의미합니다.

• VRAM 사용량: FP8은 FP16보다 훨씬 적은 VRAM을 사용하므로, VRAM이 8GB 이하인 GPU에서도 실행이 가능합니다.

• 속도: FP8은 FP16보다 빠른 연산 속도를 제공하며, 저사양 GPU에서 효율적으로 작동합니다.

• 품질: FP8은 FP16보다 약간 낮은 품질의 이미지를 생성할 수 있지만, 대부분의 경우 차이가 미미하여 일반적인 사용에는 큰 영향을 미치지 않습니다.

• 적합성: VRAM이 제한된 환경에서 사용되며, 저사양 GPU 사용자에게 적합합니다.

3. 주요 선택 기준

• VRAM 용량: VRAM이 충분하다면 FP16을 선택하여 더 높은 품질의 이미지를 생성할 수 있습니다. 반면, VRAM이 제한적이라면 FP8을 사용하여 메모리 효율성을 극대화하세요.

• 작업 목적: 고품질 이미지 생성이 중요한 경우 FP16을, 빠른 처리 속도와 낮은 자원 소모가 필요한 경우 FP8을 선택하세요.

• 하드웨어 지원: GPU가 FP8 연산을 지원하는지 확인해야 합니다. 최신 NVIDIA GPU는 FP8 연산을 지원합니다.

스테이블 디퓨전 FP8 모델은 뭐지?

Stable Diffusion FP8 모델은 FP8(8-bit floating point) 정밀도를 활용하여 VRAM 사용량을 줄이고 실행 효율성을 높인 버전입니다. FP8 모델은 특히 VRAM이 제한된 환경에서 Stable Diffusion을 실행하려는 사용자에게 적합합니다.

FP8 모델의 특징

1. 효율성:

   • FP8은 FP16보다 메모리 사용량이 적어 VRAM 8GB 이하의 GPU에서도 실행이 가능합니다.

   • 연산 속도가 더 빠르며, 저사양 하드웨어에서도 원활하게 작동합니다.

2. 품질:

   • FP8은 FP16보다 약간 낮은 정밀도를 제공하지만, 대부분의 이미지 생성 작업에서 품질 차이는 미미합니다.

   • 고품질 이미지 생성이 필요한 경우 FP16이 더 적합할 수 있습니다.

3. 지원 모델:

   • Stable Diffusion 3.5 FP8 모델이 대표적이며, 최신 NVIDIA GPU(H100, A100 등)에서 실행 가능합니다.

   • 일부 FP8 모델은 ComfyUI와 같은 인터페이스에서 실행할 수 있도록 최적화되어 있습니다.

4. 활용 사례:

   • 저사양 GPU를 사용하는 사용자.

   • 빠른 프로토타이핑 및 경량화된 환경에서의 이미지 생성.

FP8 모델 사용 시 주의사항

• 하드웨어 호환성: FP8 연산을 지원하는 GPU가 필요합니다. NVIDIA의 최신 GPU가 FP8 연산을 지원합니다.

• 소프트웨어 업데이트: PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크의 최신 버전을 사용해야 FP8 연산이 제대로 작동합니다.

• 모델 다운로드: FP8 모델은 Civitai와 같은 플랫폼에서 다운로드할 수 있습니다.

FP8 설치를 위한 시스템 사양은 뭔가?

FB8(FP8) 모델을 설치하고 실행하기 위해서는 하드웨어와 소프트웨어의 특정 요구 사항을 충족해야 합니다. FP8은 최신 기술로, 특히 고성능 하드웨어에서 최적의 성능을 발휘합니다. 아래는 일반적인 시스템 사양 가이드입니다:

1. 하드웨어 요구 사항

• GPU:

  • NVIDIA H100, A100, 또는 최신 RTX 40 시리즈와 같은 FP8 연산을 지원하는 GPU.

  • 최소 8GB VRAM (FP8의 효율성을 활용하려면 더 높은 VRAM 권장).

• CPU:

  • 최신 멀티코어 프로세서(Intel i7 이상 또는 AMD Ryzen 7 이상).

• RAM:

  • 최소 16GB (32GB 이상 권장).

• 저장 공간:

  • 모델 파일과 데이터셋을 저장하기 위해 최소 50GB의 여유 공간.

2. 소프트웨어 요구 사항

• 운영 체제:

  • Windows 10/11 (64비트) 또는 최신 Linux 배포판(Ubuntu 20.04 이상).

• 프레임워크:

  • PyTorch 2.0 이상 (FP8 지원).

  • CUDA 11.8 이상 (NVIDIA GPU 사용 시).

• 드라이버:

  • NVIDIA GPU 드라이버 최신 버전 설치.

• 추가 라이브러리:

  • xformers (메모리 최적화).

  • bitsandbytes (양자화 지원).

3. 최적화 팁

• 저사양 GPU 사용 시:

  • FP8의 장점을 활용하여 VRAM 사용량을 줄이고, 샘플링 단계를 낮춰 실행.

• 클라우드 서비스:

  • 로컬 환경에서 실행이 어려운 경우, Google Colab Pro 또는 AWS EC2와 같은 클라우드 플랫폼을 활용.

AI가 추천할 수 있는 주요 다이어트 방법

 

1. 당뇨병 예방을 위한 다이어트

• 저혈당 지수(GI) 식품 섭취: 혈당을 천천히 올리는 통곡물, 채소, 견과류를 섭취하세요.

• 정제된 탄수화물 줄이기: 흰쌀, 흰빵 대신 현미, 퀴노아 같은 복합 탄수화물을 선택하세요.

• 식사 시간 조절: 간헐적 단식을 통해 인슐린 민감도를 개선할 수 있습니다.

• 건강한 지방 섭취: 아보카도, 올리브 오일, 견과류 같은 불포화 지방을 섭취하세요.

2. 암 위험 감소를 위한 다이어트

• 항산화제 풍부한 식품 섭취: 블루베리, 브로콜리, 녹차 등 항산화제가 풍부한 식품은 세포 손상을 줄이는 데 도움을 줍니다.

• 가공육과 고지방 음식 제한: 가공육 섭취를 줄이고, 지방 섭취는 건강한 지방으로 대체하세요.

• 섬유질 섭취 증가: 통곡물, 채소, 과일을 통해 섬유질을 충분히 섭취하면 대장암 위험을 줄일 수 있습니다.

• 적정 체중 유지: 비만은 여러 암의 위험 요인이므로 체중 관리를 통해 예방 효과를 높일 수 있습니다.

3. 공통적으로 실천할 수 있는 건강한 습관

• 규칙적인 운동: 주 150분 이상의 유산소 운동과 근력 운동을 병행하세요.

• 충분한 수분 섭취: 하루 2리터 이상의 물을 마셔 신진대사를 촉진하세요.

• 스트레스 관리: 명상, 요가 등으로 스트레스를 줄이면 건강한 식습관 유지에 도움이 됩니다.

• 질 좋은 수면: 하루 7~9시간의 수면은 체중 관리와 면역력 강화에 필수적입니다.

AI는 개인의 건강 상태와 목표에 따라 맞춤형 다이어트 계획을 제안할 수도 있습니다. 예를 들어, 혈당 수치나 체질량지수(BMI)를 기반으로 식단과 운동 계획을 조정할 수 있습니다.

혈당 수치와 체질량지수(BMI)를 기반으로 한 식단과 운동 계획은 개인의 건강 상태에 맞춘 맞춤형 접근법을 제공하여 더 효과적이고 안전한 건강 관리를 가능하게 합니다. 아래는 각각의 조건에 따른 일반적인 가이드입니다.

1. 혈당 수치에 따른 식단과 운동 계획

혈당 수치가 정상, 당뇨병 전단계, 또는 당뇨병 상태에 따라 계획이 달라집니다.

(1) 식단 계획

• 정상 혈당: 균형 잡힌 식단을 유지하며, 섬유질이 풍부한 채소, 통곡물, 건강한 지방을 섭취하세요.

• 혈당 관리 필요(당뇨병 전단계 또는 당뇨병):

  • 고혈당 방지: 저혈당 지수(GI) 식품(예: 귀리, 현미, 퀴노아) 섭취.

  • 설탕과 가공된 탄수화물 제한: 탄산음료, 흰 빵, 과자 등의 섭취를 줄이세요.

  • 단백질 보충: 닭고기, 생선, 두부 같은 단백질을 통해 혈당의 안정화 지원.

  • 소량씩 자주 식사: 하루 5~6회 소량씩 식사하여 혈당 변동성을 낮추세요.

(2) 운동 계획

• 유산소 운동: 빠른 걷기, 자전거 타기(주 5일, 하루 30분 이상).

• 근력 운동: 근육량 증가로 인슐린 민감도 개선(주 2~3회, 체중 운동 또는 가벼운 웨이트 트레이닝).

• 식사 후 운동: 식후 30분 내에 가벼운 산책은 혈당을 조절하는 데 효과적입니다.

2. 체질량지수(BMI)에 따른 식단과 운동 계획

BMI 값에 따라 목표는 다를 수 있습니다. (정상 체중: 18.5~24.9, 과체중: 25~29.9, 비만: 30 이상)

(1) 정상 체중 (BMI: 18.5~24.9):

• 식단: 유지 칼로리(기초 대사량 + 활동 대사량)를 유지하며, 단백질, 건강한 지방, 복합 탄수화물을 균형 있게 섭취.

• 운동: 유산소와 근력 운동을 병행하여 체력 강화.

(2) 과체중 및 비만 (BMI: 25 이상):

• 식단:

  • 칼로리 섭취를 하루 500~700kcal 줄여 적정 감량(주당 0.5~1kg 목표).

  • 고섬유질 식품(채소, 통곡물)을 우선 섭취하여 포만감 유지.

  • 기름진 음식과 설탕 섭취를 최소화.

• 운동:

  • 저강도 유산소 운동(빠르게 걷기, 수영, 사이클)을 하루 30~60분 진행.

  • 관절 부담을 줄이기 위해 물속에서의 운동(수영, 아쿠아로빅)을 고려.

(3) 저체중 (BMI: 18.5 미만):

• 식단:

  • 고칼로리이지만 건강한 음식(아보카도, 견과류, 살코기) 섭취.

  • 하루 3끼 식사 외에 간식을 추가하여 체중 증가.

• 운동:

  • 체중 증가를 목표로 하는 저중량 고반복 근력 운동.

3. 개인 맞춤형 접근

혈당과 BMI는 개인 건강 상태에 따라 다르므로 의료 전문가의 상담이 필수입니다. AI 기반 건강 관리 앱(예: MyFitnessPal, LoseIt)을 사용하면 자신의 데이터를 입력하고 개인 맞춤형 식단 및 운동 계획을 생성할 수 있습니다.

AI의 미래를 이끄는 두 축: 메타의 자체 칩 생산과 스테이블 디퓨전 활용

 

AI의 미래를 이끄는 두 축: 메타의 자체 칩 생산과 스테이블 디퓨전 활용

AI 기술은 하드웨어와 소프트웨어의 발전이 결합되어 이루어지고 있으며, 오늘날 두 가지 사례를 통해 그 가능성을 확인할 수 있습니다. 바로 메타(META.O)의 자체 칩 생산 테스트와 스테이블 디퓨전이라는 이미지 생성 AI입니다.

1. 메타의 자체 칩 생산: AI 하드웨어의 혁신

메타는 AI 인프라에 소요되는 비용 절감과 성능 향상을 위해 자체 칩을 개발 중입니다. 현재 MTIA(Meta Training and Inference Accelerator) 칩을 사용해 추론 작업을 수행하며, 이를 기반으로 한 새로운 칩 테스트가 진행되고 있습니다. 이 칩은 추천 시스템 및 생성형 AI 기술(예: 메타 AI 챗봇)에 활용될 예정입니다.

• 의의:

  • 외부 GPU 공급업체 의존도 감소.

  • AI 관련 비용 절감 및 독립적인 기술 개발.

• 미래 전망:

  • 2025년까지 AI 인프라에 650억 달러 투자 계획.

  • AI 칩 시장의 경쟁력 강화 및 시장 점유율 확대.

2. 스테이블 디퓨전: 창의성을 위한 AI 도구

스테이블 디퓨전은 텍스트를 기반으로 고품질 이미지를 생성할 수 있는 AI 모델로, 예술가, 디자이너, 마케터 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 특히 저사양 PC에서도 효율적으로 실행되도록 최적화된 확장기능과 모델(VAE, ControlNet, LoRa)이 제공됩니다.

• 특징:

  • 텍스트에서 이미지를 생성하는 강력한 기능.

  • LoRa와 ControlNet으로 저사양 기기에서 고성능 가능.

• 활용:

  • 콘텐츠 제작.

  • 광고, 디자인 프로젝트 등.

3. 하드웨어와 소프트웨어의 조화: AI의 미래

메타의 칩 생산이 하드웨어적 기반을 제공한다면, 스테이블 디퓨전은 소프트웨어적 혁신을 주도하고 있습니다. 두 기술은 AI가 창의적인 작업을 더 빠르고 효율적으로 수행하도록 돕고 있습니다.

효율성의 핵심:

• 메타의 칩은 AI 작업을 처리하는 속도를 높이고 비용을 낮춤.

• 스테이블 디퓨전은 저사양에서도 실행 가능하여 접근성을 확대.

결론: 하드웨어와 소프트웨어, AI를 재정의하다

AI 기술은 하드웨어(메타의 칩)와 소프트웨어(스테이블 디퓨전)의 결합으로 새로운 가능성을 열고 있습니다. 이러한 혁신은 AI의 미래를 이끌고, 더욱 창의적이고 비용 효율적인 방법으로 우리의 삶을 변화시킬 것입니다.

구글 코랩의 GPU를 로컬에서 사용하는 방법

구글 코랩의 GPU를 로컬에서 사용하는 방법

1. 들어가며

2. 구글 코랩이 제공하는 GPU 종류

3. 구글 코랩의 GPU를 로컬에서 활용하는 방법

3.1. 로컬 PC에 Jupyter Notebook 설치

3.2. Google Colab의 SSH 기능 활용하기

1) ngrok 설치

2) Google Colab에서 SSH 활성화

3) ngrok을 활용하여 SSH 터널링

4) 로컬 PC에서 SSH 접속

4. 로컬 환경에서 Google Colab의 GPU 활용하기

4.1. 로컬 Jupyter Notebook에서 Google Colab 실행

5. PyTorch와 TensorFlow에서 Google Colab의 GPU 사용하기

5.1. PyTorch에서 GPU 확인

5.2. TensorFlow에서 GPU 확인

6. 로컬 환경에서 Google Colab의 GPU 성능 테스트

7. 결론

---

구글 코랩의 GPU를 로컬에서 사용하는 방법

1. 들어가며

딥러닝, 스테이블 디퓨젼, 머신러닝을 활용할 때 GPU는 필수적입니다. 하지만 고성능 GPU를 구매하는 것은 부담스러울 수 있습니다. 다행히도 구글 코랩(Google Colab)에서는 무료로 GPU를 제공하며, 이를 로컬 환경에서도 사용할 수 있습니다.

이 글에서는 구글 코랩의 GPU를 로컬에서 사용하는 방법을 단계별로 자세히 설명하겠습니다.

---

2. 구글 코랩이 제공하는 GPU 종류

구글 코랩에서 제공하는 GPU는 Tesla T4, Tesla P100, Tesla V100 등의 NVIDIA GPU입니다.

• 무료 사용자: Tesla T4 또는 P100 제공 (일정 시간 후 자동 종료)
• Colab Pro: Tesla V100 지원, 더 긴 실행 시간 제공
• Colab Pro+: A100 등 상위급 GPU 사용 가능

로컬 환경에서 구글 코랩의 GPU를 활용하면 하드웨어 성능을 활용하면서도 무료 GPU의 이점을 누릴 수 있습니다.

---

3. 구글 코랩의 GPU를 로컬에서 활용하는 방법

3.1. 로컬 PC에 Jupyter Notebook 설치

구글 코랩의 GPU를 로컬에서 사용하려면 먼저 Jupyter Notebook을 설치해야 합니다.

명령프롬프트:

pip install jupyter notebook

설치 후 다음 명령어로 실행할 수 있습니다.

명령프롬프트:

jupyter notebook

3.2. Google Colab의 SSH 기능 활용하기

구글 코랩에서 SSH를 활성화하면 로컬 환경에서도 원격으로 연결할 수 있습니다. 이를 위해 ngrok을 사용합니다.

1) ngrok 설치

먼저 ngrok을 다운로드하고, 실행 파일을 적절한 위치에 저장하세요.
공식 사이트: https://ngrok.com/download

2) Google Colab에서 SSH 활성화

Google Colab의 새 노트북에서 다음 명령어를 실행하세요.

!apt-get install openssh-server   !mkdir -p ~/.ssh   !echo "your_public_ssh_key" > ~/.ssh/authorized_keys   !chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys   !service ssh start

여기서 your_public_ssh_key는 로컬 PC의 SSH 공개 키입니다.

3) ngrok을 활용하여 SSH 터널링

!wget https://bin.equinox.io/c/4VmDzA7iaHb/ngrok-stable-linux-amd64.zip   !unzip ngrok-stable-linux-amd64.zip   !./ngrok authtoken your_ngrok_auth_token   !./ngrok tcp 22

이제 ngrok이 실행되면 SSH 접속 주소가 표시됩니다.

4) 로컬 PC에서 SSH 접속

로컬 PC에서 다음 명령어로 구글 코랩 인스턴스에 연결합니다.

ssh -o ServerAliveInterval=60 root@0.tcp.ngrok.io -p <PORT>

이제 구글 코랩의 GPU를 로컬에서 사용할 수 있습니다.

---

4. 로컬 환경에서 Google Colab의 GPU 활용하기

4.1. 로컬 Jupyter Notebook에서 Google Colab 실행

Google Colab을 로컬 Jupyter Notebook에서 실행하려면 colabcode 라이브러리를 사용합니다.

pip install colabcode

그 후 다음과 같이 실행합니다.

from colabcode import ColabCode   ColabCode(port=10000)

이제 브라우저에서 http://localhost:10000에 접속하면 Google Colab 환경을 활용할 수 있습니다.

---

5. PyTorch와 TensorFlow에서 Google Colab의 GPU 사용하기

5.1. PyTorch에서 GPU 확인

import torch   print(torch.cuda.is_available())  # True이면 GPU 사용 가능 print(torch.cuda.get_device_name(0))  # 사용 가능한 GPU 이름 출력

5.2. TensorFlow에서 GPU 확인

import tensorflow as tf   print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))  # GPU 장치 목록 확인

이제 PyTorch와 TensorFlow에서도 Google Colab의 GPU를 로컬에서 활용할 수 있습니다.

---

6. 로컬 환경에서 Google Colab의 GPU 성능 테스트

다음 코드로 GPU의 성능을 테스트할 수 있습니다.

import torch   import time   device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")   x = torch.rand((1000, 1000), device=device)   start_time = time.time()   for _ in range(1000):       x = x @ x   print(f"Execution Time: {time.time() - start_time} seconds")

성능이 정상적으로 나온다면 Google Colab의 GPU가 제대로 동작하는 것입니다.

---

7. 정리

• SSH 터널링을 이용해 Google Colab과 연결
• Jupyter Notebook에서 Google Colab 실행
• PyTorch, TensorFlow에서 GPU 활용

이 방법을 사용하면 무료로 강력한 GPU를 사용할 수 있어 머신러닝 및 AI 연구에 매우 유용합니다.

---

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torchesde==0.2.5 (from versions: 0.2.5, 0.2.6) ERROR: No matching distribution found for torchsde==0.2.5 Please suggest a way to resolve this error.

The issue here is that you're trying to install a package named torchsde (not torchesde) with version 0.2.5, but the PyPI repository only has versions up to 0.2.6 available.

Here are some possible solutions:

1. Update your pip: Make sure you have the latest version of pip installed by running: pip install --upgrade pip Then try installing again with the same command.
2. Install a different version: Try installing the package with a specific version that is available on PyPI, like this: pip install torchsde==0.2.6 (if you don't need exactly 0.2.5)
3. Check for typos: Double-check your spelling and make sure it's indeed torchsde, not torchesde.
4. Try a different package name: If the above steps fail, try searching PyPI to see if there is another package with a similar name that you might be looking for.
5. Check dependencies: If none of the above works, it's possible that your project has unmet dependencies or conflicts between packages. Try running pip install -r requirements.txt (if you have a requirements.txt file) to ensure all required packages are installed.

To resolve this issue, try one of these solutions and see if they help!