r/LocalLLaMA 여러분께 — AI 에이전트 스킬에 평가 기반 개발을 가져오는 도구를 오픈소스로 공개했습니다. Anthropic의 Claude Code 공식 스킬 생성 도구를 기반으로 TypeScript로 다시 작성해서 OpenCode(300개 이상의 모델 지원, 로컬 모델 포함)에서 작동하도록 했습니다. 문제점: AI 에이전트용 스킬 만들기는 시행착오의 연속입니다. 스킬을 작성하고 수동으로 테스트한 후 올바른 프롬프트에서 작동하기를 바랄 뿐입니다. 스킬이 실제로 작동하는지 체계적으로 측정할 방법이 없습니다. 이 도구의 기능: * 가이드식 스킬 생성 * 테스트 케이스에 대한 자동 평가 * OpenCode를 통해 모든 모델 지원 * 오픈소스이며 무료
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.