아래 영상에 나오는 강의 자료를 스크랩 한 내용이다. https://www.youtube.com/watch?v=Yh62wN2kMkA

실행 명령어 nvidia-smi nvidia-smi 명령어를 입력했을 때 Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch 에러가 뜨는 경우가 있다. 오류 메세지 Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch NVML library version: 535.129 주로 NVIDIA의 GPU와 관련된 드라이버 또는 소프트웨어 라이브러리의 버전이 서로 호환되지 않을 때 발생한다. NVML(NVIDIA Management Library)은 NVIDIA GPU의 상태를 모니터링하고 관리하는 데 사용되는 소프트웨어 라이브러리다. 이 오류는 다음과 같은 상황에서 발생할 수 있다. 드라이버 업데이트 불완전..

Stable Diffusion 모델에서 좋은 Negative prompts를 사용하면 이상한 이미지가 생성되는 것을 막을 수 있다.요즘 모델들은 negative prompt 없이도 좋은 이미지를 생성하지만 더욱 더 정교한 이미지를 위해 negative prompt가 필요한 경우가 있다. Stable Diffusion은 text-to-image 모델이며 텍스트를 기반으로 이미지를 생성하는 모델이다. Stable Diffusion을 사용하여 이미지를 만들려면 Negative prompts를 포함한 특정 설정을 이해해야 한다. 이 글에서는 Stable Diffusion에서 상황 별로 추천하는 Negative prompts와 지정된 Prompts 설정이 이미지에 어떤 영향을 미치는 지  예시로 보여준다. 해당 ..

딥러닝 개발을 위한 Docker 설정 NVIDIA NGC (NVIDIA GPU Cloud)는 NVIDIA에서 제공하는 클라우드 기반 소프트웨어 허브다. 이 플랫폼은 머신 러닝, 딥 러닝, 데이터 과학, HPC(고성능 컴퓨팅) 애플리케이션을 가속화하기 위해 최적화된 AI 소프트웨어 및 HPC 애플리케이션의 광범위한 카탈로그를 제공한다. NGC의 주요 특징은 다음과 같다: NGC의 핵심 요소 컨테이너: NGC는 다양한 AI 및 HPC 애플리케이션을 위한 사전 구성 및 최적화된 컨테이너를 제공한다. 이 컨테이너들은 NVIDIA GPU를 활용해 최적의 성능을 발휘하도록 설계되었다. 모델 스크립트 및 예제: 사용자가 빠르게 시작할 수 있도록 다양한 딥 러닝 모델 및 스크립트를 제공한다. 이러한 예제는 사용자가 자..

해당 페이지는 "GANs vs Diffusion Models - Generative AI Comparison"이라는 제목의 글로, 인공 지능 분야에서 생성적 모델로써 GANs(Generative Adversarial Networks)과 Diffusion Models의 차이점을 비교하고 있다. 글에서는 두 모델의 개념, 특징, 장단점, 그리고 각각의 모델이 어떻게 데이터를 생성하는지에 대해 설명한다. GANs은 두 개의 신경망(Generator와 Discriminator)을 사용하는 반면, Diffusion Models은 노이즈에서 시작하여 점진적으로 데이터를 생성한다. 두 모델 모두 다양한 응용 분야에서 활용되고 있으며, 각각의 모델이 가지는 고유한 장점과 한계점이 있다. GANs vs Diffusion..