생활 속 시와 에세이

https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vTxdtkj_hLk6Chg05gPMyx2kvMRXhdCnVmNLqsaxOkdK61tSX1CAVLq4R-Wlsk2kzPLxTK6D27HRrR-/pub?start=true&loop=false&delayms=3000

from docx.oxml import OxmlElement from docx.oxml.ns import qn from docx.enum.text import WD_ALIGN_PARAGRAPH def add_horizontal_line(doc): p = doc.add_paragraph() p.alignment = WD_ALIGN_PARAGRAPH.CENTER # 중앙 정렬 p_elem = p._element p_pr = p_elem.get_or_add_pPr() p_borders = OxmlElement("w:pBdr") bottom = OxmlElement("w:bottom") bottom.set(qn("w:val"), "single") # 선 종..

for df in pos_result: competitor_id = df.attrs.get("competitor_id", "Unknown") overall_winner = df.attrs.get("overall_winner", "N/A") overall_judgement = df.attrs.get("overall_judgement", "N/A") # 1) 슬라이드 생성 (제목만 있는 레이아웃) slide_layout = prs.slide_layouts[5] slide = prs.slides.add_slide(slide_layout) # 2) 슬라이드 제목 title = slide.shapes.title if slide.shapes.title e..

from pptx.enum.text import PP_ALIGN from pptx.util import Pt # ------------------------------- # (2) 특허 정보 요약 (strategy_output['strategy_table']) # ------------------------------- if "strategy_table" in strategy_output: slide_layout = prs.slide_layouts[5] slide = prs.slides.add_slide(slide_layout) # 슬라이드 제목 title = slide.shapes.title if slide.shapes.title else slide.shapes.add_te..

import pandas as pd import re # CSV 불러오기 df = pd.read_csv("your_file.csv") def extract_model_name(path): # models--- 이후, snapshots 이전 부분만 추출 match = re.search(r"models---(.+?)\/snapshots", path) if match: # HuggingFace 캐시 경로에선 -- 가 / 로 치환된 것이라 원래대로 복원 return match.group(1).replace("--", "/") return path # 혹시 경로가 아닌 경우 원래 값 그대로 반환 # Model 컬럼 값 치환 df["Model"] = df[..

from pptx import Presentation from pptx.util import Inches import io def generate_strategy_ppt(strategy_output, pos_result, imp_diff_result, imp_diff_by_axis): prs = Presentation() # ------------------------------- # (1) 타이틀 슬라이드 # ------------------------------- slide_layout = prs.slide_layouts[0] slide = prs.slides.add_slide(slide_layout) slide.shapes.title.text = "..

1️⃣ 준비 단계 모델 서버 실행 manage_infer.sh로 회사 환경(company)에서 4개 모델(Mistral, DeepSeek, Gemma, Yi)을 띄움: ENVIRONMENT=company ./scripts/manage_infer.sh start mistral ENVIRONMENT=company ./scripts/manage_infer.sh start deepseek ENVIRONMENT=company ./scripts/manage_infer.sh start gemma ENVIRONMENT=company ./scripts/manage_infer.sh start yi 👉 이러면 GPU03에 vLLM 서버가 뜨고, 포트 30003003에서 대기합니다. 2️⃣ 추론 실행 이제 run_infer..

#!/usr/bin/env python3 """ download_models.py - 여러 Hugging Face 모델을 snapshot_download로 받아서 로컬에 저장합니다. - 각 모델은 /data/hf_models/ 경로에 저장됩니다. """ from huggingface_hub import snapshot_download # 다운로드할 모델 정의 models = { "mistral": "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3", "qwen": "Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct", "llama": "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct", "gemma": "google/gemma-2-9b-it", ..

1. Mistral-7B-Instruct-v0.3🔗 https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3필수 파일 (3개)params.jsonconsolidated.safetensorstokenizer.model2. Qwen2.5-14B-Instruct🔗 https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct필수 파일config.jsongeneration_config.jsonpytorch_model-00001-of-000NN.bin ~ pytorch_model-000NN-of-000NN.bin (여러 조각, 전체 다 받아야 함)pytorch_model.bin.index.jsontokenizer_config.jsonvoc..

0) 준비 (이전 설치 흔적 제거) # (선택) 기존 vllm 제거 pip uninstall -y vllm || true # 현재 디렉토리/홈 캐시 정리 rm -rf build dist *.egg-info 2>/dev/null || true pip cache purge -y 1) 가상환경 생성/활성화 conda create -n vllm python=3.10 -y conda activate vllm 2) 빌드 툴 (conda-forge 권장) conda install -c conda-forge cmake ninja packaging setuptools wheel # (권장) GCC 11 계열 설치 후 컴파일러 고정 conda install -c conda-forge gxx_linux-64=11 expor..