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bc-250 세팅

이전 핫딜에 올려주신 할인으로 BC-250을 18만원대에 구매했습니다. 통관번호 갱신을 안해서 2주가량 늦어졌지만 주말에 작업을 진행했어요.   파워는 FSP꺼 중고구매하려다, 너무 비싸서 그냥 알리에서 쌈마이하게 하나 구했는데 나름 깔끔하고 괜찮네요. METALFISH Flex 300W 풀 모듈러 전원 공급 장치 Flex-ATX 1U PSU ITX 미니 PC POS NAS GPU 도크 220-240V - AliExpress 7Smarter
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Synology🐳 + OpenClaw🦞

"오픈클로를 시놀로지에 설치해서 API와 Discord까지 연동하기" 입니다 😄 시놀로지는 로컬 llm을 돌리기엔 HW 사양이 부족하기에 예제로 Gemini API를 연결하여 OpenClaw를 동작 해보겠습니다. 컨테이너 매니저 - 레지스트리 기본 설치 1. 시놀로지 - 컨테이너 매니저 - 레지스트리 2. OpenClaw 이미지 다운로드 검색창에서 OpenClaw를 검색하면 많은 이미지들이 나옵니다. 가장 별표가 많은 alpine/
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Codex 서브에이전트 병렬개발 후기: 토큰은 빠르게 녹고, 파일은 비어 있었다 🫠

이번 프로젝트를 진행하면서 Codex 서브에이전트 기반 병렬개발을 시도해봤다. 가볍게 테스트한 건 아니었다. 이미 프로젝트를 며칠 진행하면서 주간 사용량을 거의 다 쓴 상태였다. 운 좋게 중간에 토큰 리셋이 한 번 되었지만, 다시 이틀 만에 사용량을 거의 다 써버렸다. 그래서 이후에는 최대한 토큰을 아껴가며 개발을 이어가야 했다. 그 과정에서 사용해본 것이 Codex-Spark였다.
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🤖Dify (Synology💾, Docker🐳) 설치하기

Dify는 바이브코딩?으로 유명해진 툴로 노드 기반 LLM 워크플로우를 GUI환경에서 손쉽게 제작이 가능합니다. 대규모 서버환경이 아니더라도 최소 사양이 낮은 프레임워크이기 때문에 Synology DSM나 Unraid 같은 환경에서 Docker를 통해 Dify를 구축할 수 있습니다. 🚀 주요 AI 워크플로우 플랫폼 4종 비교 항목DifyFlowiseLangflown8n주요 목적LLM 앱 개발 플랫폼LLM 챗봇/에이전트 빌더LLM 파이프라인 빌더범용 워크플로우 자동화UI
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🤖Gemma4 + Gemini Flash로 Poker♠️게임 만들기

[Ollama - Gemma4] gemma4Gemma 4 models are designed to deliver frontier-level performance at each size. They are well-suited for reasoning, agentic workflows, coding, and multimodal understanding. 요즘 Ollama에 Gemma4를 다운 받아 Openclaw와 다른 에이전트들에도 연결하여 어떤 작업들을 할 수 있는 지 확인하고 있다. Gemma4는 Local LLM이지만 성능이 매우 뛰어난 모델이다.
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NAS Gitea 크롤링 공격 대웅

NAS(시놀로지)가 어느날 먹통이 되었다. HDD가 드르륵 거리며 몇 시간 동안 계속 리소스를 많이 먹으면서 DSM 자체가 동작을 할 수 없을 정도였다. 처음엔 데이터 스크러빙을 수행한 줄 알았으나, 데이터 스크러빙을 설정한 기록이 없었다. NAS를 사용해야하는 상황에 급하게 전원 버튼으로 강재 재부팅을 시도했다. 재부팅 후에는 이전처럼 다시 정상 동작하였다. 무엇이
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🖥️Unraid + 🦀OpenClaw(🐋Docker) + 🦙Ollama(🤖Local Model)

Unraid 시스템에서 Ollama의 Locam LLM 서비스를 이용하여 OpenClaw를 동작시켜봅시다. * Ollama는 이미 설치되어 서비스 중인 것을 전제로 합니다. * 외부 접근(역방향 프록시 등)에 대한 설명은 생략합니다. OpenClaw 컨테이너 설치하기 Apps에서 OpenClaw를 검색하여 Official 컨테이너를 다운로드 합니다. 도커 설정은 기본값에서 몇가지 건드려야 합니다. 해당 레포지토리 버전은 기본값이 latest 최신버전으로 설정되어 있습니다.
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시놀로지 + Ollama + lfm2.5 + Chatbot-Ollama 설치 가이드

on-device 환경에서 가볍게 돌릴 수 있는 LLM인 lfm모델과 시놀로지 DS225+를 활용해 외부 클라우드 연결 없이 내 NAS 안에서만 동작하는 로컬 AI 챗봇 환경을 구축해 보겠습니다. 일반적인 Local LLM은 고성능의 GPU와 메모리가 필수적입니다. (ex. llama, qwen, glm ... .etc) lfm모델의 경우 on-device에서도 막강한(?) 퍼포먼스를 보여주는 소형모델로 스마트폰이나 모바일cpu에서도 빠르게 실행할 수
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root@cyberpunk:~#