누군가 생존을 위해 서로 싸우는 미니 로봇들을 만들었는데, 여기서 핵심은 이거예요. 추론 엔진을 Ollama에서 llama.cpp로 바꾸고 Qwen3 Coder로 로봇 전투 코드를 생성하게 했더니, 경기가 거듭될수록 로봇이 점점 더 잘 이기기 시작한 거죠. 쉽게 말해서 AI가 실시간으로 어떻게 싸워야 이기는지 배우고 있는 거예요. 코드는 GitHub에 공개되어 있고, 파라미터를 이것저것 조정하면서 로봇의 성능 변화를 보는 게 정말 재밌다고 해요. 대형언어모델(LLM)이 실제로 쓸모 있으면서도 재미있는 예시를 찾고 있다면, 이건 꼭 봐야 할 것 같습니다.
Microsoft의 TRELLIS.2를 PyTorch MPS를 통해 Apple Silicon에서 실행되도록 포팅했습니다. 원본은 CUDA 전용 컴파일 확장 5개(flex_gemm, flash_attn, o_voxel, cumesh, nvdiffrast)에 의존하는데 Mac에는 대응 버전이 없습니다. 처음부터 대체 백엔드를 작성했습니다: 순수 PyTorch 희소 3D 합성곱(flex_gemm 대체), 공간 해싱을 사용한 Python 메시 추출(o_voxel의 CUDA 해시맵 연산 대체), 희소 Transformer용 SDPA 어텐션(flash_attn 대체), GPU 가속 삼선형 보간(cumesh와 nvdiffrast 대체)입니다.
마이크로소프트의 TRELLIS.2(40억 파라미터 이미지-3D 모델)를 PyTorch MPS를 통해 Apple Silicon에서 네이티브로 실행하도록 포팅했습니다. 원본은 CUDA, flash_attn, nvdiffrast, 커스텀 희소 합성곱 커널이 필요한데 Mac에서는 작동하지 않습니다. CUDA 특화 연산을 순수 PyTorch 대안으로 교체했습니다. 구체적으로는 gather-scatter 희소 3D 합성곱, 희소 Transformer용 SDPA 어텐션, CUDA 해시맵 연산을 대체하는 Python 기반 메시 추출입니다. 총 9개 파일에서 수백 줄의 변경사항이 있습니다.
M5 Pro 머신에 24GB 메모리를 갖춘 사용자가 Ollama를 통해 Qwen 3.6 대형언어모델(LLM)을 실행하려고 합니다. Q4 양자화(4비트 양자화) 버전을 사용해야 할지 확실하지 않고, 적절한 Q3 양자화 솔루션을 찾지 못했습니다. 자신의 하드웨어에서 부드럽게 작동하면서도 모델 품질을 과도하게 손상시키지 않는 버전에 대한 추천을 찾고 있습니다.