ClaraVerse - 완전한 로컬 AI 워크스페이스 마스터 가이드
⏱️ 예상 읽기 시간: 18분
서론
ClaraVerse는 완전한 프라이버시를 보장하는 로컬 AI 워크스페이스입니다. API 키도, 클라우드 의존성도, 데이터 유출 걱정도 없이 LLM 채팅, 이미지 생성, 워크플로우 자동화, AI 에이전트까지 모든 것을 로컬에서 실행할 수 있는 혁신적인 플랫폼입니다.
ClaraVerse가 혁신적인 이유
- 100% 로컬 처리: 모든 AI 모델이 사용자 머신에서 실행
- 제로 텔레메트리: 데이터 수집이나 외부 전송 없음
- 완전한 통합: LLM, 이미지 생성, 자동화, 에이전트가 하나의 플랫폼에
- 오픈소스: MIT 라이선스로 완전한 투명성
- 자체 호스팅: 전체 AI 스택을 완전히 소유
ClaraVerse 아키텍처 심화 분석
시스템 구성도
ClaraVerse 아키텍처:
Frontend Layer: React + Electron + TypeScript
AI Core: Clara Engine + Ollama + Vision Models
Creative: ComfyUI + Stable Diffusion + Image Processing
Automation: n8n Workflows + Agent Builder + Tools
Developer: SDK + Widget System + Flow Templates
핵심 기술 스택
Frontend & UI:
- React 18 + TypeScript
- Electron for Desktop
- Tailwind CSS + Shadcn/ui
- WebContainer for isolated environments
AI & ML Backend:
- Ollama for LLM inference
- ComfyUI for image generation
- Llama.cpp for optimized inference
- ONNX Runtime for cross-platform models
Automation & Workflow:
- n8n-inspired workflow engine
- Custom node system
- Agent Builder with tool calling
- WebRTC for real-time communication
설치 및 환경 구성
1. 시스템 요구사항
최소 요구사항:
- OS: Windows 10+, macOS 10.15+, Ubuntu 18.04+
- RAM: 8GB (권장 16GB+)
- 저장공간: 10GB 여유 공간
- GPU: CUDA/Metal 지원 GPU (선택사항, 성능 향상)
권장 사양:
- RAM: 32GB+ (대형 모델 실행시)
- GPU: NVIDIA RTX 4060+ 또는 Apple M2+
- 저장공간: 50GB+ SSD (모델 저장용)
- CPU: 8코어 이상
2. Ollama 사전 설치
ClaraVerse는 Ollama를 LLM 백엔드로 사용하므로 먼저 설치해야 합니다:
# macOS (Homebrew)
brew install ollama
# Linux
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
# Windows
# https://ollama.ai/download에서 설치 프로그램 다운로드
# Ollama 서비스 시작
ollama serve
# 기본 모델 설치 (별도 터미널에서)
ollama pull llama3.2:3b # 빠른 응답용 경량 모델
ollama pull llama3.2:8b # 균형잡힌 성능
ollama pull llama3.2:70b # 최고 품질 (고사양 필요)
# 코딩 특화 모델
ollama pull codellama:7b
ollama pull deepseek-coder:6.7b
# 다국어 모델
ollama pull qwen2.5:7b
3. ClaraVerse 설치
방법 1: 사전 빌드된 바이너리 (권장)
# 최신 릴리즈 다운로드
wget https://github.com/badboysm890/ClaraVerse/releases/latest/download/ClaraVerse-darwin-arm64.dmg # macOS
# 또는
wget https://github.com/badboysm890/ClaraVerse/releases/latest/download/ClaraVerse-win32-x64.exe # Windows
# 또는
wget https://github.com/badboysm890/ClaraVerse/releases/latest/download/ClaraVerse-linux-x64.AppImage # Linux
# 설치 후 실행
open ClaraVerse.app # macOS
방법 2: 소스에서 빌드
# 저장소 클론
git clone https://github.com/badboysm890/ClaraVerse.git
cd ClaraVerse
# Node.js 의존성 설치
npm install
# 개발 서버 실행 (웹 버전)
npm run dev
# 또는 Electron 데스크톱 버전
npm run electron:dev
# 프로덕션 빌드
npm run build # 웹 빌드
npm run electron:build # 데스크톱 빌드
방법 3: Docker 컨테이너 (실험적)
# Docker Compose로 실행
git clone https://github.com/badboysm890/ClaraVerse.git
cd ClaraVerse/docker
# 환경 설정
cp .env.example .env
# 컨테이너 시작
docker-compose up -d
# 브라우저에서 http://localhost:3000 접속
초기 설정 및 구성
1. 첫 실행 설정
# ClaraVerse 실행 후 초기 설정
# 1. Ollama 연결 확인
curl http://localhost:11434/api/tags
# 2. GPU 가속 확인 (NVIDIA)
nvidia-smi
# 3. 로컬 저장소 설정
mkdir -p ~/.claraverse/{models,workflows,agents,data}
웹 인터페이스 설정:
- ClaraVerse 실행 →
http://localhost:3000접속 - Settings → LLM Configuration
- Ollama endpoint:
http://localhost:11434 - 사용할 모델 선택 및 테스트
- GPU 가속 활성화 (가능한 경우)
2. 핵심 모델 다운로드
# 필수 모델 설치 스크립트
cat > install_models.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
echo "🤖 ClaraVerse 필수 모델 설치 중..."
# LLM 모델
echo "📚 언어 모델 설치..."
ollama pull llama3.2:8b # 메인 채팅 모델
ollama pull codellama:7b # 코딩 모델
ollama pull qwen2.5:7b # 다국어 모델
# 임베딩 모델
echo "🔍 임베딩 모델 설치..."
ollama pull nomic-embed-text # 텍스트 임베딩
# 비전 모델
echo "👁️ 비전 모델 설치..."
ollama pull llava:7b # 이미지 분석
echo "✅ 모든 모델 설치 완료!"
ollama list
EOF
chmod +x install_models.sh
./install_models.sh
3. Stable Diffusion 설정
# ComfyUI 모델 디렉토리 설정
mkdir -p ~/.claraverse/comfyui/{models,input,output}
# Stable Diffusion 모델 다운로드
cd ~/.claraverse/comfyui/models
# SDXL 기본 모델
wget -O sdxl_base.safetensors "https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors"
# ControlNet 모델
mkdir -p controlnet
cd controlnet
wget -O canny.safetensors "https://huggingface.co/lllyasviel/sd_controlnet_canny/resolve/main/diffusion_pytorch_model.safetensors"
# VAE 모델
cd ../vae
wget -O sdxl_vae.safetensors "https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-vae/resolve/main/sdxl_vae.safetensors"
핵심 기능 활용 가이드
1. LLM 채팅 인터페이스
기본 채팅 사용법
// ClaraVerse Chat API 사용 예시
const chat = new ClaraChat({
model: 'llama3.2:8b',
temperature: 0.7,
maxTokens: 2048,
stream: true
});
// 대화 시작
const response = await chat.send({
message: "Python으로 웹 스크래핑 코드를 작성해줘",
context: "프로젝트: 이커머스 가격 모니터링",
tools: ['web_search', 'code_execution']
});
// 스트리밍 응답 처리
response.on('token', (token) => {
console.log(token);
});
response.on('complete', (fullResponse) => {
console.log('Complete response:', fullResponse);
});
고급 대화 설정
# config/chat_profiles.yaml
profiles:
developer:
model: codellama:7b
system_prompt: |
당신은 숙련된 소프트웨어 개발자입니다.
코드는 명확하고 효율적으로 작성하며,
보안과 성능을 항상 고려합니다.
temperature: 0.1
tools: [code_execution, file_system, git_operations]
creative:
model: llama3.2:8b
system_prompt: |
당신은 창의적인 작가이자 아이디어 생성 전문가입니다.
독창적이고 흥미로운 콘텐츠를 만듭니다.
temperature: 0.9
tools: [image_generation, web_search]
analyst:
model: qwen2.5:7b
system_prompt: |
당신은 데이터 분석 전문가입니다.
정확한 분석과 인사이트를 제공합니다.
temperature: 0.3
tools: [data_analysis, visualization, web_search]
2. AI 에이전트 빌더
첫 번째 에이전트 생성
// Agent Builder를 통한 에이전트 정의
const webScrapingAgent = {
name: "WebScrapingAgent",
description: "웹사이트에서 정보를 추출하는 전문 에이전트",
capabilities: [
"web_scraping",
"data_parsing",
"csv_export",
"price_monitoring"
],
tools: [
{
name: "scrape_website",
description: "웹사이트에서 데이터 추출",
parameters: {
url: { type: "string", required: true },
selectors: { type: "array", required: true },
wait_for: { type: "string", required: false }
}
},
{
name: "parse_product_data",
description: "제품 정보 파싱 및 정리",
parameters: {
raw_html: { type: "string", required: true },
product_type: { type: "string", required: true }
}
}
],
workflow: [
{
step: "validate_url",
action: "check_url_accessibility",
error_handling: "retry_with_delay"
},
{
step: "extract_data",
action: "scrape_website",
params: {
selectors: ["$product_selectors"]
}
},
{
step: "process_data",
action: "parse_product_data",
transform: "clean_and_normalize"
},
{
step: "export_results",
action: "save_to_csv",
params: {
filename: "products_${timestamp}.csv"
}
}
],
scheduling: {
type: "cron",
expression: "0 */6 * * *", // 6시간마다 실행
timezone: "Asia/Seoul"
}
};
// 에이전트 등록 및 실행
const agent = await ClaraAgent.create(webScrapingAgent);
await agent.deploy();
복합 에이전트 워크플로우
# workflows/content_creation_pipeline.yaml
name: "Content Creation Pipeline"
description: "블로그 포스트 자동 생성 파이프라인"
agents:
- name: researcher
role: "정보 수집 및 리서치"
model: qwen2.5:7b
tools: [web_search, pdf_reader, note_taking]
- name: writer
role: "콘텐츠 작성"
model: llama3.2:8b
tools: [text_generation, grammar_check]
- name: designer
role: "이미지 생성"
model: stable-diffusion-xl
tools: [image_generation, image_editing]
- name: editor
role: "최종 편집 및 검토"
model: codellama:7b
tools: [markdown_formatting, seo_optimization]
workflow:
1. trigger:
type: manual
input: topic, target_audience, word_count
2. research_phase:
agent: researcher
tasks:
- search_web_content: "{{{#123;topic}}#125;} 관련 최신 정보 수집"
- extract_key_points: "핵심 내용 요약"
- create_outline: "글 구조 설계"
3. writing_phase:
agent: writer
inputs: research_results, outline
tasks:
- generate_introduction: "매력적인 서론 작성"
- develop_main_content: "본론 상세 작성"
- create_conclusion: "효과적인 결론 작성"
4. design_phase:
agent: designer
inputs: content_draft
tasks:
- generate_featured_image: "대표 이미지 생성"
- create_section_graphics: "섹션별 보조 이미지"
- design_infographics: "정보 그래픽 제작"
5. editing_phase:
agent: editor
inputs: content_draft, images
tasks:
- format_markdown: "마크다운 포맷팅"
- optimize_seo: "SEO 최적화"
- final_review: "최종 품질 검토"
6. output:
format: markdown_with_frontmatter
includes: [content, images, metadata]
destination: blog_posts/{{{#123;date}}#125;}-{{{#123;slug}}#125;}.md
3. 이미지 생성 워크플로우
Stable Diffusion 기본 사용법
// ComfyUI 통합을 통한 이미지 생성
const imageGenerator = new ClaraImageGen({
model: 'stable-diffusion-xl',
backend: 'comfyui'
});
// 기본 텍스트-이미지 생성
const generateImage = async (prompt) => {
const workflow = {
nodes: {
"1": {
"class_type": "CheckpointLoaderSimple",
"inputs": {
"ckpt_name": "sdxl_base.safetensors"
}
},
"2": {
"class_type": "CLIPTextEncode",
"inputs": {
"text": prompt,
"clip": ["1", 1]
}
},
"3": {
"class_type": "CLIPTextEncode",
"inputs": {
"text": "blurry, low quality, distorted",
"clip": ["1", 1]
}
},
"4": {
"class_type": "EmptyLatentImage",
"inputs": {
"width": 1024,
"height": 1024,
"batch_size": 1
}
},
"5": {
"class_type": "KSampler",
"inputs": {
"seed": Math.floor(Math.random() * 1000000),
"steps": 20,
"cfg": 7.5,
"sampler_name": "euler",
"scheduler": "normal",
"denoise": 1.0,
"model": ["1", 0],
"positive": ["2", 0],
"negative": ["3", 0],
"latent_image": ["4", 0]
}
},
"6": {
"class_type": "VAEDecode",
"inputs": {
"samples": ["5", 0],
"vae": ["1", 2]
}
},
"7": {
"class_type": "SaveImage",
"inputs": {
"images": ["6", 0],
"filename_prefix": "clara_generated"
}
}
}
};
return await imageGenerator.execute(workflow);
};
// 사용 예시
const result = await generateImage(
"A futuristic AI workspace with holographic displays, cyberpunk style, high detail, 4K"
);
console.log('Generated image:', result.images[0]);
고급 이미지 워크플로우
# python/advanced_image_workflows.py
import json
from pathlib import Path
class ClaraImageWorkflows:
def __init__(self):
self.workflows_dir = Path("~/.claraverse/workflows/image").expanduser()
self.workflows_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
def create_portrait_workflow(self, style="photorealistic"):
"""인물 사진 생성 워크플로우"""
workflow = {
"name": f"Portrait Generator - {style}",
"description": "고품질 인물 사진 생성",
"parameters": {
"subject": {"type": "string", "required": True},
"age": {"type": "integer", "default": 30},
"gender": {"type": "string", "default": "any"},
"expression": {"type": "string", "default": "neutral"},
"lighting": {"type": "string", "default": "professional"},
"background": {"type": "string", "default": "studio"}
},
"prompt_template": """
{style} portrait of {subject}, {age} years old, {gender},
{expression} expression, {lighting} lighting, {background} background,
high quality, detailed, professional photography, 85mm lens
""",
"negative_prompt": """
blurry, low quality, distorted face, multiple heads,
bad anatomy, deformed, watermark, text
""",
"model_settings": {
"checkpoint": "sdxl_base.safetensors",
"vae": "sdxl_vae.safetensors",
"steps": 30,
"cfg_scale": 7.0,
"sampler": "DPM++ 2M Karras",
"width": 768,
"height": 1024
},
"post_processing": [
{"type": "upscale", "factor": 2},
{"type": "face_enhance", "strength": 0.5},
{"type": "color_correction", "auto": True}
]
}
return workflow
def create_product_showcase_workflow(self):
"""제품 쇼케이스 이미지 생성"""
return {
"name": "Product Showcase Generator",
"description": "전문적인 제품 사진 생성",
"stages": [
{
"name": "base_generation",
"prompt": "product photography of {product_name}, {product_type}, professional studio lighting, white background, commercial photography, high detail, 4K",
"settings": {
"steps": 25,
"cfg": 6.5,
"size": "1024x1024"
}
},
{
"name": "background_replacement",
"type": "inpainting",
"mask": "auto_background",
"prompt": "{background_style} background, professional, clean"
},
{
"name": "lighting_enhancement",
"type": "controlnet",
"control_type": "depth",
"prompt": "enhanced lighting, dramatic shadows, professional product photography"
}
],
"variations": [
{"angle": "front_view", "lighting": "soft_box"},
{"angle": "side_view", "lighting": "rim_lighting"},
{"angle": "top_view", "lighting": "overhead"}
]
}
def batch_generate_images(self, workflow, inputs_list):
"""배치 이미지 생성"""
results = []
for i, inputs in enumerate(inputs_list):
try:
print(f"Processing {i+1}/{len(inputs_list)}: {inputs.get('subject', 'Unknown')}")
# 워크플로우 실행
result = self.execute_workflow(workflow, inputs)
results.append({
"input": inputs,
"output": result,
"status": "success"
})
except Exception as e:
results.append({
"input": inputs,
"error": str(e),
"status": "failed"
})
return results
# 사용 예시
workflows = ClaraImageWorkflows()
# 인물 사진 배치 생성
portrait_inputs = [
{"subject": "business woman", "age": 35, "expression": "confident"},
{"subject": "young developer", "age": 28, "expression": "focused"},
{"subject": "senior executive", "age": 50, "expression": "authoritative"}
]
portrait_workflow = workflows.create_portrait_workflow("professional")
results = workflows.batch_generate_images(portrait_workflow, portrait_inputs)
4. n8n 스타일 워크플로우 자동화
기본 워크플로우 생성
{
"name": "Social Media Content Pipeline",
"description": "소셜미디어 콘텐츠 자동 생성 및 배포",
"nodes": [
{
"id": "trigger",
"type": "webhook",
"name": "Content Request",
"config": {
"method": "POST",
"endpoint": "/create-content",
"authentication": "api_key"
}
},
{
"id": "content_generator",
"type": "llm_chat",
"name": "Generate Content",
"config": {
"model": "llama3.2:8b",
"prompt": "Create engaging social media content about: {{{#123;$input.topic}}#125;}\nTone: {{{#123;$input.tone}}#125;}\nPlatform: {{{#123;$input.platform}}#125;}\nLength: {{{#123;$input.length}}#125;}",
"temperature": 0.8
},
"inputs": ["trigger"]
},
{
"id": "image_generator",
"type": "stable_diffusion",
"name": "Generate Image",
"config": {
"prompt": "{{{#123;$content_generator.output}}#125;} visual representation, social media style, engaging, colorful",
"style": "modern",
"aspect_ratio": "1:1"
},
"inputs": ["content_generator"]
},
{
"id": "hashtag_generator",
"type": "llm_chat",
"name": "Generate Hashtags",
"config": {
"model": "qwen2.5:7b",
"prompt": "Generate relevant hashtags for this content: {{{#123;$content_generator.output}}#125;}\nPlatform: {{{#123;$input.platform}}#125;}\nReturn only hashtags, max 10",
"temperature": 0.3
},
"inputs": ["content_generator"]
},
{
"id": "content_scheduler",
"type": "database_insert",
"name": "Schedule Post",
"config": {
"table": "scheduled_posts",
"data": {
"content": "{{{#123;$content_generator.output}}#125;}",
"image": "{{{#123;$image_generator.output}}#125;}",
"hashtags": "{{{#123;$hashtag_generator.output}}#125;}",
"platform": "{{{#123;$input.platform}}#125;}",
"scheduled_time": "{{{#123;$input.schedule_time}}#125;}",
"status": "pending"
}
},
"inputs": ["content_generator", "image_generator", "hashtag_generator"]
},
{
"id": "notification",
"type": "webhook_send",
"name": "Send Notification",
"config": {
"url": "{{{#123;$input.notification_webhook}}#125;}",
"method": "POST",
"body": {
"message": "Content created and scheduled successfully",
"content_id": "{{{#123;$content_scheduler.insert_id}}#125;}",
"preview": "{{{#123;$content_generator.output | truncate(100)}}#125;}"
}
},
"inputs": ["content_scheduler"]
}
],
"triggers": [
{
"type": "cron",
"schedule": "0 9 * * 1-5", // 평일 오전 9시
"data": {
"topic": "daily_tips",
"tone": "professional",
"platform": "linkedin",
"length": "medium"
}
}
],
"error_handling": {
"retry_attempts": 3,
"retry_delay": "5s",
"on_failure": "send_error_notification"
}
}
복잡한 데이터 처리 워크플로우
// workflows/data_processing_pipeline.js
class DataProcessingPipeline {
constructor() {
this.nodes = new Map();
this.connections = new Map();
}
// 웹 스크래핑 + 데이터 분석 + 리포트 생성 파이프라인
createAnalyticsPipeline() {
return {
"name": "Market Analysis Pipeline",
"description": "시장 데이터 수집, 분석 및 리포트 생성",
"workflow": [
{
"id": "data_sources",
"type": "parallel_scraping",
"name": "Multi-source Data Collection",
"config": {
"sources": [
{
"name": "competitor_pricing",
"url": "https://competitor1.com/products",
"selectors": {
"price": ".price",
"product": ".product-name",
"category": ".category"
},
"frequency": "daily"
},
{
"name": "market_trends",
"url": "https://marketdata.com/api/trends",
"type": "api",
"auth": "bearer_token",
"frequency": "hourly"
},
{
"name": "social_sentiment",
"type": "social_monitoring",
"keywords": ["product_name", "brand_name"],
"platforms": ["twitter", "reddit", "instagram"]
}
]
}
},
{
"id": "data_cleaning",
"type": "data_transformation",
"name": "Clean and Normalize Data",
"config": {
"operations": [
{"type": "remove_duplicates", "key": "product_id"},
{"type": "normalize_prices", "currency": "USD"},
{"type": "standardize_categories"},
{"type": "sentiment_scoring", "scale": "1-10"}
]
},
"inputs": ["data_sources"]
},
{
"id": "price_analysis",
"type": "llm_analysis",
"name": "Price Trend Analysis",
"config": {
"model": "qwen2.5:7b",
"prompt": `
Analyze the pricing data and provide insights:
Data: {{{#123;$data_cleaning.price_data}}#125;}
Please provide:
1. Price trend analysis (increase/decrease/stable)
2. Competitive positioning
3. Pricing recommendations
4. Market opportunities
Format as structured JSON.
`,
"output_format": "json"
},
"inputs": ["data_cleaning"]
},
{
"id": "sentiment_analysis",
"type": "llm_analysis",
"name": "Social Sentiment Analysis",
"config": {
"model": "llama3.2:8b",
"prompt": `
Analyze social media sentiment data:
Data: {{{#123;$data_cleaning.sentiment_data}}#125;}
Provide:
1. Overall sentiment score
2. Key themes and topics
3. Emerging issues or opportunities
4. Competitor sentiment comparison
Format as detailed analysis.
`
},
"inputs": ["data_cleaning"]
},
{
"id": "visualization",
"type": "chart_generation",
"name": "Create Visualizations",
"config": {
"charts": [
{
"type": "line_chart",
"data": "{{{#123;$price_analysis.trends}}#125;}",
"title": "Price Trends Over Time",
"x_axis": "date",
"y_axis": "price"
},
{
"type": "bar_chart",
"data": "{{{#123;$sentiment_analysis.by_platform}}#125;}",
"title": "Sentiment by Platform",
"x_axis": "platform",
"y_axis": "sentiment_score"
},
{
"type": "scatter_plot",
"data": "{{{#123;$data_cleaning.competitor_data}}#125;}",
"title": "Price vs Quality Matrix",
"x_axis": "price",
"y_axis": "quality_score"
}
]
},
"inputs": ["price_analysis", "sentiment_analysis"]
},
{
"id": "report_generation",
"type": "document_generation",
"name": "Generate Executive Report",
"config": {
"template": "executive_summary",
"sections": [
{
"title": "Executive Summary",
"content": "{{{#123;$price_analysis.summary}}#125;}"
},
{
"title": "Market Trends",
"content": "{{{#123;$price_analysis.trends}}#125;}",
"charts": ["{{{#123;$visualization.price_trends}}#125;}"]
},
{
"title": "Competitive Analysis",
"content": "{{{#123;$price_analysis.competitive_positioning}}#125;}",
"charts": ["{{{#123;$visualization.competitor_matrix}}#125;}"]
},
{
"title": "Social Sentiment",
"content": "{{{#123;$sentiment_analysis.summary}}#125;}",
"charts": ["{{{#123;$visualization.sentiment_chart}}#125;}"]
},
{
"title": "Recommendations",
"content": "{{{#123;$price_analysis.recommendations}}#125;}"
}
],
"format": "pdf",
"branding": true
},
"inputs": ["price_analysis", "sentiment_analysis", "visualization"]
},
{
"id": "distribution",
"type": "multi_channel_send",
"name": "Distribute Report",
"config": {
"channels": [
{
"type": "email",
"recipients": ["executives@company.com"],
"subject": "Weekly Market Analysis Report - {{{#123;$date}}#125;}",
"body": "Please find attached the latest market analysis report.",
"attachments": ["{{{#123;$report_generation.pdf}}#125;}"]
},
{
"type": "slack",
"channel": "#market-intelligence",
"message": "📊 New market analysis report available",
"file": "{{{#123;$report_generation.pdf}}#125;}"
},
{
"type": "database",
"table": "reports",
"data": {
"report_date": "{{{#123;$date}}#125;}",
"file_path": "{{{#123;$report_generation.pdf}}#125;}",
"summary": "{{{#123;$price_analysis.summary}}#125;}",
"status": "completed"
}
}
]
},
"inputs": ["report_generation"]
}
],
"scheduling": {
"type": "cron",
"expression": "0 6 * * 1", // 매주 월요일 오전 6시
"timezone": "UTC"
},
"monitoring": {
"alerts": [
{
"condition": "price_change > 10%",
"action": "immediate_notification",
"recipients": ["alerts@company.com"]
},
{
"condition": "sentiment_score < 3",
"action": "escalate_to_management"
}
]
}
};
}
}
고급 활용 및 커스터마이징
1. Clara SDK를 활용한 커스텀 도구 개발
// sdk/custom-tools/web-analyzer.ts
import { ClaraTool, ToolDefinition } from '@claraverse/sdk';
interface WebAnalyzerConfig {
timeout: number;
userAgent: string;
followRedirects: boolean;
}
export class WebAnalyzerTool extends ClaraTool {
name = 'web_analyzer';
description = '웹사이트 분석 및 SEO 점수 계산';
parameters: ToolDefinition = {
type: 'object',
properties: {
url: {
type: 'string',
description: '분석할 웹사이트 URL'
},
analysis_type: {
type: 'string',
enum: ['seo', 'performance', 'accessibility', 'all'],
description: '분석 유형'
},
detailed: {
type: 'boolean',
default: false,
description: '상세 분석 여부'
}
},
required: ['url']
};
async execute(params: any): Promise<any> {
const { url, analysis_type = 'all', detailed = false } = params;
try {
// 웹사이트 데이터 수집
const pageData = await this.fetchPageData(url);
// 분석 실행
const results: any = {};
if (analysis_type === 'seo' || analysis_type === 'all') {
results.seo = await this.analyzeSEO(pageData);
}
if (analysis_type === 'performance' || analysis_type === 'all') {
results.performance = await this.analyzePerformance(pageData);
}
if (analysis_type === 'accessibility' || analysis_type === 'all') {
results.accessibility = await this.analyzeAccessibility(pageData);
}
// 상세 분석이 요청된 경우
if (detailed) {
results.detailed_recommendations = await this.generateRecommendations(results);
}
return {
url,
timestamp: new Date().toISOString(),
overall_score: this.calculateOverallScore(results),
analysis: results
};
} catch (error) {
throw new Error(`웹사이트 분석 실패: ${error.message}`);
}
}
private async fetchPageData(url: string) {
// Puppeteer 또는 Playwright를 사용한 데이터 수집
const response = await fetch(url);
const html = await response.text();
return {
html,
headers: Object.fromEntries(response.headers.entries()),
status: response.status,
loadTime: performance.now() // 간단한 로드 시간 측정
};
}
private async analyzeSEO(pageData: any) {
const { html } = pageData;
const cheerio = require('cheerio');
const $ = cheerio.load(html);
return {
title: {
exists: $('title').length > 0,
length: $('title').text().length,
text: $('title').text(),
score: this.scoreTitleSEO($('title').text())
},
meta_description: {
exists: $('meta[name="description"]').length > 0,
length: $('meta[name="description"]').attr('content')?.length || 0,
text: $('meta[name="description"]').attr('content'),
score: this.scoreMetaDescription($('meta[name="description"]').attr('content'))
},
headings: {
h1_count: $('h1').length,
h2_count: $('h2').length,
h3_count: $('h3').length,
structure_score: this.scoreHeadingStructure($)
},
images: {
total_count: $('img').length,
alt_missing: $('img:not([alt])').length,
alt_score: this.scoreImageAlt($)
},
links: {
internal_count: this.countInternalLinks($),
external_count: this.countExternalLinks($),
nofollow_count: $('a[rel*="nofollow"]').length
}
};
}
private async analyzePerformance(pageData: any) {
// 성능 분석 로직
return {
load_time: pageData.loadTime,
resource_count: this.countResources(pageData.html),
page_size: new Blob([pageData.html]).size,
compression: this.checkCompression(pageData.headers),
caching: this.checkCaching(pageData.headers)
};
}
private async analyzeAccessibility(pageData: any) {
// 접근성 분석 로직
const cheerio = require('cheerio');
const $ = cheerio.load(pageData.html);
return {
alt_text_score: this.scoreImageAlt($),
heading_structure: this.scoreHeadingStructure($),
color_contrast: await this.analyzeColorContrast($),
keyboard_navigation: this.checkKeyboardNavigation($),
aria_labels: this.checkAriaLabels($)
};
}
private async generateRecommendations(results: any): Promise<string[]> {
const recommendations: string[] = [];
// SEO 개선 제안
if (results.seo?.title?.score < 8) {
recommendations.push('제목 태그를 50-60자 사이로 최적화하세요');
}
if (results.seo?.meta_description?.score < 8) {
recommendations.push('메타 설명을 150-160자 사이로 작성하세요');
}
// 성능 개선 제안
if (results.performance?.load_time > 3000) {
recommendations.push('페이지 로딩 시간을 3초 이내로 개선하세요');
}
// 접근성 개선 제안
if (results.accessibility?.alt_text_score < 8) {
recommendations.push('모든 이미지에 적절한 alt 텍스트를 추가하세요');
}
return recommendations;
}
}
// 도구 등록
export const webAnalyzerTool = new WebAnalyzerTool();
2. 커스텀 위젯 시스템
// widgets/dashboard-widgets.ts
import { ClaraWidget, WidgetProps } from '@claraverse/sdk';
// AI 채팅 성능 모니터링 위젯
export class AIPerformanceWidget extends ClaraWidget {
name = 'ai_performance_monitor';
displayName = 'AI 성능 모니터';
category = 'monitoring';
defaultConfig = {
refreshInterval: 5000,
showMetrics: ['response_time', 'token_count', 'model_usage'],
timeRange: '1h'
};
async getData(config: any) {
// Clara 내부 메트릭 수집
const metrics = await this.claraAPI.getMetrics({
timeRange: config.timeRange,
metrics: config.showMetrics
});
return {
current_model: await this.claraAPI.getCurrentModel(),
active_sessions: await this.claraAPI.getActiveSessions(),
performance_metrics: metrics,
system_resources: await this.getSystemResources()
};
}
render(data: any, config: any): React.ReactElement {
return (
<div className="ai-performance-widget p-4 bg-gray-900 rounded-lg">
<h3 className="text-lg font-semibold text-white mb-4">
AI 성능 모니터
</h3>
<div className="grid grid-cols-2 gap-4">
<div className="metric-card">
<div className="text-sm text-gray-400">현재 모델</div>
<div className="text-xl text-white">{data.current_model}</div>
</div>
<div className="metric-card">
<div className="text-sm text-gray-400">활성 세션</div>
<div className="text-xl text-green-400">{data.active_sessions}</div>
</div>
<div className="metric-card">
<div className="text-sm text-gray-400">평균 응답시간</div>
<div className="text-xl text-blue-400">
{data.performance_metrics.avg_response_time}ms
</div>
</div>
<div className="metric-card">
<div className="text-sm text-gray-400">토큰 처리율</div>
<div className="text-xl text-purple-400">
{data.performance_metrics.tokens_per_second}/s
</div>
</div>
</div>
{/* 실시간 차트 */}
<div className="mt-4">
<ResponsiveChart
data={data.performance_metrics.timeline}
type="line"
height={200}
/>
</div>
</div>
);
}
}
// 워크플로우 상태 위젯
export class WorkflowStatusWidget extends ClaraWidget {
name = 'workflow_status';
displayName = '워크플로우 상태';
category = 'automation';
async getData(config: any) {
const workflows = await this.claraAPI.getWorkflows();
const recentRuns = await this.claraAPI.getRecentWorkflowRuns(10);
return {
total_workflows: workflows.length,
active_workflows: workflows.filter(w => w.status === 'active').length,
recent_runs: recentRuns,
success_rate: this.calculateSuccessRate(recentRuns)
};
}
render(data: any, config: any): React.ReactElement {
return (
<div className="workflow-status-widget p-4 bg-gray-900 rounded-lg">
<h3 className="text-lg font-semibold text-white mb-4">
워크플로우 상태
</h3>
<div className="space-y-3">
{data.recent_runs.map((run: any, index: number) => (
<div key={index} className="flex items-center justify-between">
<div className="flex items-center space-x-2">
<div className={`w-2 h-2 rounded-full ${
run.status === 'success' ? 'bg-green-400' :
run.status === 'running' ? 'bg-yellow-400' : 'bg-red-400'
}`} />
<span className="text-white">{run.workflow_name}</span>
</div>
<div className="text-sm text-gray-400">
{this.formatDuration(run.duration)}
</div>
</div>
))}
</div>
<div className="mt-4 pt-4 border-t border-gray-700">
<div className="text-sm text-gray-400">
성공률: <span className="text-green-400">{data.success_rate}%</span>
</div>
</div>
</div>
);
}
}
// 위젯 레지스트리에 등록
export const registerCustomWidgets = () => {
ClaraWidgetRegistry.register([
new AIPerformanceWidget(),
new WorkflowStatusWidget()
]);
};
3. 모델 관리 및 최적화
# model_management/optimization.py
import torch
import psutil
import json
from pathlib import Path
from typing import Dict, List, Optional
class ClaraModelManager:
def __init__(self, models_dir: str = "~/.claraverse/models"):
self.models_dir = Path(models_dir).expanduser()
self.models_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
self.active_models = {}
self.model_configs = {}
def optimize_model_loading(self):
"""시스템 리소스에 따른 모델 최적화"""
system_info = self.get_system_info()
# GPU 메모리 기반 모델 선택
if system_info['gpu_memory'] > 12000: # 12GB+
recommended_models = ['llama3.2:70b', 'sdxl']
elif system_info['gpu_memory'] > 8000: # 8GB+
recommended_models = ['llama3.2:8b', 'sd1.5']
else: # CPU only or low VRAM
recommended_models = ['llama3.2:3b', 'sd-tiny']
return {
'recommended_models': recommended_models,
'optimization_settings': self.get_optimization_settings(system_info),
'memory_strategy': self.determine_memory_strategy(system_info)
}
def get_system_info(self) -> Dict:
"""시스템 정보 수집"""
info = {
'cpu_cores': psutil.cpu_count(),
'ram_total': psutil.virtual_memory().total // (1024**3), # GB
'ram_available': psutil.virtual_memory().available // (1024**3),
'gpu_available': torch.cuda.is_available(),
'gpu_memory': 0,
'gpu_count': 0
}
if torch.cuda.is_available():
info['gpu_count'] = torch.cuda.device_count()
info['gpu_memory'] = torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory // (1024**2) # MB
return info
def create_model_config(self, model_name: str, use_case: str = "general"):
"""사용 사례별 모델 설정 생성"""
system_info = self.get_system_info()
base_config = {
"model_name": model_name,
"use_case": use_case,
"optimization_level": "balanced"
}
# 사용 사례별 특화 설정
if use_case == "coding":
base_config.update({
"temperature": 0.1,
"top_p": 0.9,
"repetition_penalty": 1.1,
"context_length": 4096,
"stop_tokens": ["```", "\n\n\n"]
})
elif use_case == "creative":
base_config.update({
"temperature": 0.8,
"top_p": 0.95,
"repetition_penalty": 1.0,
"context_length": 2048
})
elif use_case == "analysis":
base_config.update({
"temperature": 0.3,
"top_p": 0.9,
"repetition_penalty": 1.05,
"context_length": 8192
})
# 하드웨어 기반 최적화
if system_info['gpu_memory'] < 6000: # 6GB 미만
base_config.update({
"gpu_layers": 10,
"batch_size": 1,
"thread_count": system_info['cpu_cores'] // 2
})
else:
base_config.update({
"gpu_layers": 32,
"batch_size": 4,
"thread_count": 4
})
return base_config
def benchmark_models(self, test_prompts: List[str]):
"""모델 성능 벤치마크"""
results = {}
for model_name in self.get_available_models():
print(f"Benchmarking {model_name}...")
model_results = {
"response_times": [],
"memory_usage": [],
"quality_scores": []
}
for prompt in test_prompts:
start_time = time.time()
memory_before = psutil.virtual_memory().used
# 모델 실행
response = self.run_inference(model_name, prompt)
end_time = time.time()
memory_after = psutil.virtual_memory().used
model_results["response_times"].append(end_time - start_time)
model_results["memory_usage"].append(memory_after - memory_before)
model_results["quality_scores"].append(
self.evaluate_response_quality(prompt, response)
)
# 평균 계산
results[model_name] = {
"avg_response_time": sum(model_results["response_times"]) / len(model_results["response_times"]),
"avg_memory_usage": sum(model_results["memory_usage"]) / len(model_results["memory_usage"]),
"avg_quality_score": sum(model_results["quality_scores"]) / len(model_results["quality_scores"]),
"efficiency_score": self.calculate_efficiency_score(model_results)
}
return results
def auto_tune_performance(self):
"""자동 성능 튜닝"""
tuning_results = {}
# 동적 배치 크기 조정
optimal_batch_size = self.find_optimal_batch_size()
tuning_results['batch_size'] = optimal_batch_size
# GPU 레이어 수 최적화
optimal_gpu_layers = self.find_optimal_gpu_layers()
tuning_results['gpu_layers'] = optimal_gpu_layers
# 컨텍스트 길이 최적화
optimal_context_length = self.find_optimal_context_length()
tuning_results['context_length'] = optimal_context_length
# 설정 저장
self.save_optimized_config(tuning_results)
return tuning_results
# 사용 예시
model_manager = ClaraModelManager()
# 시스템 최적화
optimization = model_manager.optimize_model_loading()
print("추천 모델:", optimization['recommended_models'])
# 성능 벤치마크
test_prompts = [
"Python으로 웹 스크래핑 코드를 작성해주세요",
"머신러닝 모델의 정확도를 향상시키는 방법을 설명해주세요",
"창의적인 마케팅 캠페인 아이디어를 제안해주세요"
]
benchmark_results = model_manager.benchmark_models(test_prompts)
print("벤치마크 결과:", json.dumps(benchmark_results, indent=2))
# 자동 튜닝
tuning_results = model_manager.auto_tune_performance()
print("최적화된 설정:", tuning_results)
성능 최적화 및 모니터링
1. 시스템 리소스 최적화
#!/bin/bash
# optimize_clara.sh - ClaraVerse 성능 최적화 스크립트
echo "🚀 ClaraVerse 성능 최적화 시작"
# GPU 메모리 최적화
optimize_gpu() {
echo "📊 GPU 설정 최적화 중..."
# NVIDIA GPU 설정
if command -v nvidia-smi &> /dev/null; then
# GPU 파워 모드 최대로 설정
sudo nvidia-smi -pm 1
# GPU 클럭 최적화
sudo nvidia-smi -ac 877,1380 # 메모리, 그래픽 클럭
echo "✅ NVIDIA GPU 최적화 완료"
fi
# AMD GPU 설정 (ROCm)
if command -v rocm-smi &> /dev/null; then
# AMD GPU 최적화 명령어들
echo "✅ AMD GPU 최적화 완료"
fi
}
# 시스템 메모리 최적화
optimize_memory() {
echo "💾 메모리 최적화 중..."
# 스왑 최적화
echo 10 | sudo tee /proc/sys/vm/swappiness
# 파일 캐시 최적화
echo 3 | sudo tee /proc/sys/vm/drop_caches
# 메모리 오버커밋 설정
echo 1 | sudo tee /proc/sys/vm/overcommit_memory
echo "✅ 메모리 최적화 완료"
}
# Ollama 최적화
optimize_ollama() {
echo "🧠 Ollama 최적화 중..."
# 환경 변수 설정
export OLLAMA_NUM_PARALLEL=4
export OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=2
export OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1
export OLLAMA_GPU_MEMORY_FRACTION=0.8
# Ollama 서비스 재시작
pkill ollama
sleep 2
nohup ollama serve > /tmp/ollama.log 2>&1 &
echo "✅ Ollama 최적화 완료"
}
# Node.js 최적화
optimize_nodejs() {
echo "⚡ Node.js 최적화 중..."
# V8 엔진 최적화
export NODE_OPTIONS="--max-old-space-size=8192 --max-semi-space-size=512"
# UV_THREADPOOL_SIZE 증가
export UV_THREADPOOL_SIZE=16
echo "✅ Node.js 최적화 완료"
}
# 메인 최적화 실행
main() {
optimize_gpu
optimize_memory
optimize_ollama
optimize_nodejs
echo "🎉 ClaraVerse 최적화 완료!"
echo "💡 권장사항:"
echo " - 16GB+ RAM 사용 시 모든 모델을 메모리에 로드 가능"
echo " - GPU 12GB+ 시 대형 모델 사용 권장"
echo " - SSD 사용으로 모델 로딩 속도 향상"
}
main "$@"
2. 실시간 모니터링 대시보드
// monitoring/dashboard.tsx
import React, { useState, useEffect } from 'react';
import { Line, Bar, Doughnut } from 'react-chartjs-2';
interface SystemMetrics {
cpu: number;
memory: number;
gpu: number;
disk: number;
network: number;
}
interface AIMetrics {
active_models: string[];
requests_per_minute: number;
average_response_time: number;
token_throughput: number;
queue_length: number;
}
export const ClaraMonitoringDashboard: React.FC = () => {
const [systemMetrics, setSystemMetrics] = useState<SystemMetrics | null>(null);
const [aiMetrics, setAIMetrics] = useState<AIMetrics | null>(null);
const [alerts, setAlerts] = useState<string[]>([]);
useEffect(() => {
const interval = setInterval(async () => {
// 시스템 메트릭 수집
const sysMetrics = await fetch('/api/metrics/system').then(r => r.json());
setSystemMetrics(sysMetrics);
// AI 메트릭 수집
const aiMetrics = await fetch('/api/metrics/ai').then(r => r.json());
setAIMetrics(aiMetrics);
// 알림 확인
checkAlerts(sysMetrics, aiMetrics);
}, 2000);
return () => clearInterval(interval);
}, []);
const checkAlerts = (sys: SystemMetrics, ai: AIMetrics) => {
const newAlerts: string[] = [];
if (sys.memory > 90) newAlerts.push('메모리 사용률 90% 초과');
if (sys.gpu > 95) newAlerts.push('GPU 사용률 95% 초과');
if (ai.average_response_time > 5000) newAlerts.push('응답시간 5초 초과');
if (ai.queue_length > 10) newAlerts.push('요청 대기열 10개 초과');
setAlerts(newAlerts);
};
return (
<div className="monitoring-dashboard p-6 bg-gray-900 min-h-screen">
<h1 className="text-3xl font-bold text-white mb-8">
ClaraVerse 모니터링 대시보드
</h1>
{/* 알림 영역 */}
{alerts.length > 0 && (
<div className="alert-banner bg-red-600 text-white p-4 rounded-lg mb-6">
<h3 className="font-semibold mb-2">⚠️ 경고</h3>
<ul className="list-disc list-inside">
{alerts.map((alert, index) => (
<li key={index}>{alert}</li>
))}
</ul>
</div>
)}
{/* 시스템 메트릭 */}
<div className="grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 lg:grid-cols-4 gap-6 mb-8">
<MetricCard
title="CPU 사용률"
value={`${systemMetrics?.cpu || 0}%`}
status={getStatus(systemMetrics?.cpu || 0, 80, 90)}
/>
<MetricCard
title="메모리 사용률"
value={`${systemMetrics?.memory || 0}%`}
status={getStatus(systemMetrics?.memory || 0, 70, 85)}
/>
<MetricCard
title="GPU 사용률"
value={`${systemMetrics?.gpu || 0}%`}
status={getStatus(systemMetrics?.gpu || 0, 85, 95)}
/>
<MetricCard
title="디스크 사용률"
value={`${systemMetrics?.disk || 0}%`}
status={getStatus(systemMetrics?.disk || 0, 80, 90)}
/>
</div>
{/* AI 성능 메트릭 */}
<div className="grid grid-cols-1 md:grid-cols-2 lg:grid-cols-4 gap-6 mb-8">
<MetricCard
title="활성 모델"
value={aiMetrics?.active_models.length || 0}
subtitle="개"
/>
<MetricCard
title="분당 요청"
value={aiMetrics?.requests_per_minute || 0}
subtitle="req/min"
/>
<MetricCard
title="평균 응답시간"
value={`${aiMetrics?.average_response_time || 0}ms`}
status={getStatus(aiMetrics?.average_response_time || 0, 2000, 5000)}
/>
<MetricCard
title="토큰 처리율"
value={`${aiMetrics?.token_throughput || 0}`}
subtitle="tokens/s"
/>
</div>
{/* 실시간 차트 */}
<div className="grid grid-cols-1 lg:grid-cols-2 gap-8">
<div className="chart-container bg-gray-800 p-6 rounded-lg">
<h3 className="text-lg font-semibold text-white mb-4">
시스템 리소스 사용률
</h3>
<Line data={getSystemUsageChartData()} options={chartOptions} />
</div>
<div className="chart-container bg-gray-800 p-6 rounded-lg">
<h3 className="text-lg font-semibold text-white mb-4">
AI 요청 처리량
</h3>
<Bar data={getRequestThroughputData()} options={chartOptions} />
</div>
</div>
</div>
);
};
const MetricCard: React.FC<{
title: string;
value: string | number;
subtitle?: string;
status?: 'good' | 'warning' | 'critical';
}> = ({ title, value, subtitle, status = 'good' }) => {
const statusColors = {
good: 'border-green-400 text-green-400',
warning: 'border-yellow-400 text-yellow-400',
critical: 'border-red-400 text-red-400'
};
return (
<div className={`metric-card bg-gray-800 p-4 rounded-lg border-l-4 ${statusColors[status]}`}>
<div className="text-sm text-gray-400 mb-1">{title}</div>
<div className="text-2xl font-bold text-white">
{value} {subtitle && <span className="text-sm text-gray-400">{subtitle}</span>}
</div>
</div>
);
};
const getStatus = (value: number, warning: number, critical: number): 'good' | 'warning' | 'critical' => {
if (value >= critical) return 'critical';
if (value >= warning) return 'warning';
return 'good';
};
3. 자동 성능 튜닝
# auto_tuning/performance_optimizer.py
import json
import time
import psutil
import subprocess
from typing import Dict, List, Tuple
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class PerformanceConfig:
batch_size: int
context_length: int
gpu_layers: int
temperature: float
top_p: float
num_threads: int
class AutoPerformanceTuner:
def __init__(self):
self.baseline_metrics = None
self.best_config = None
self.tuning_history = []
def run_comprehensive_tuning(self) -> Dict:
"""포괄적 성능 튜닝 실행"""
print("🔧 ClaraVerse 자동 성능 튜닝 시작")
# 1. 기준선 성능 측정
self.baseline_metrics = self.measure_baseline_performance()
print(f"📊 기준선 성능: {self.baseline_metrics}")
# 2. 하드웨어 프로파일링
hardware_profile = self.profile_hardware()
print(f"💻 하드웨어 프로필: {hardware_profile}")
# 3. 최적 설정 탐색
optimal_configs = self.search_optimal_configurations(hardware_profile)
# 4. A/B 테스트
best_config = self.ab_test_configurations(optimal_configs)
# 5. 설정 적용 및 검증
final_metrics = self.apply_and_validate_config(best_config)
tuning_results = {
'baseline_metrics': self.baseline_metrics,
'final_metrics': final_metrics,
'improvement': self.calculate_improvement(self.baseline_metrics, final_metrics),
'optimal_config': best_config,
'hardware_profile': hardware_profile
}
# 결과 저장
self.save_tuning_results(tuning_results)
return tuning_results
def measure_baseline_performance(self) -> Dict:
"""기준선 성능 측정"""
test_prompts = [
"Python으로 간단한 웹 서버를 만들어주세요",
"머신러닝 모델의 과적합을 방지하는 방법을 설명해주세요",
"효과적인 데이터 시각화를 위한 팁을 알려주세요"
]
metrics = {
'response_times': [],
'memory_usage': [],
'cpu_usage': [],
'gpu_usage': [],
'token_throughput': []
}
for prompt in test_prompts:
# 성능 메트릭 수집
start_time = time.time()
cpu_before = psutil.cpu_percent()
memory_before = psutil.virtual_memory().percent
# API 호출
response = self.call_clara_api(prompt)
end_time = time.time()
cpu_after = psutil.cpu_percent()
memory_after = psutil.virtual_memory().percent
# 메트릭 기록
response_time = end_time - start_time
metrics['response_times'].append(response_time)
metrics['cpu_usage'].append(cpu_after - cpu_before)
metrics['memory_usage'].append(memory_after - memory_before)
# 토큰 처리율 계산
token_count = len(response.split())
throughput = token_count / response_time
metrics['token_throughput'].append(throughput)
# 평균값 계산
return {
'avg_response_time': sum(metrics['response_times']) / len(metrics['response_times']),
'avg_cpu_usage': sum(metrics['cpu_usage']) / len(metrics['cpu_usage']),
'avg_memory_usage': sum(metrics['memory_usage']) / len(metrics['memory_usage']),
'avg_token_throughput': sum(metrics['token_throughput']) / len(metrics['token_throughput'])
}
def profile_hardware(self) -> Dict:
"""하드웨어 프로파일링"""
import torch
profile = {
'cpu_cores': psutil.cpu_count(),
'cpu_freq': psutil.cpu_freq().max if psutil.cpu_freq() else 0,
'ram_total': psutil.virtual_memory().total // (1024**3),
'ram_available': psutil.virtual_memory().available // (1024**3),
'gpu_available': torch.cuda.is_available(),
'gpu_count': 0,
'gpu_memory': 0,
'gpu_compute_capability': None
}
if torch.cuda.is_available():
profile['gpu_count'] = torch.cuda.device_count()
profile['gpu_memory'] = torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory // (1024**2)
profile['gpu_compute_capability'] = torch.cuda.get_device_capability(0)
return profile
def search_optimal_configurations(self, hardware_profile: Dict) -> List[PerformanceConfig]:
"""최적 설정 탐색"""
# 하드웨어 기반 설정 후보 생성
configs = []
# CPU 기반 설정
if hardware_profile['ram_total'] >= 16:
configs.extend([
PerformanceConfig(4, 4096, 0, 0.1, 0.9, hardware_profile['cpu_cores']//2),
PerformanceConfig(8, 4096, 0, 0.1, 0.9, hardware_profile['cpu_cores']//2),
])
else:
configs.extend([
PerformanceConfig(1, 2048, 0, 0.1, 0.9, hardware_profile['cpu_cores']//4),
PerformanceConfig(2, 2048, 0, 0.1, 0.9, hardware_profile['cpu_cores']//4),
])
# GPU 기반 설정
if hardware_profile['gpu_available'] and hardware_profile['gpu_memory'] > 8000:
configs.extend([
PerformanceConfig(8, 4096, 32, 0.1, 0.9, 4),
PerformanceConfig(16, 4096, 32, 0.1, 0.9, 4),
PerformanceConfig(8, 8192, 24, 0.1, 0.9, 4),
])
elif hardware_profile['gpu_available']:
configs.extend([
PerformanceConfig(4, 2048, 16, 0.1, 0.9, 4),
PerformanceConfig(2, 4096, 20, 0.1, 0.9, 4),
])
return configs
def ab_test_configurations(self, configs: List[PerformanceConfig]) -> PerformanceConfig:
"""A/B 테스트로 최적 설정 선택"""
best_config = None
best_score = float('-inf')
test_prompts = [
"복잡한 알고리즘을 Python으로 구현해주세요",
"데이터베이스 최적화 방법을 자세히 설명해주세요",
"클라우드 아키텍처 설계 원칙을 알려주세요"
]
for i, config in enumerate(configs):
print(f"🧪 설정 {i+1}/{len(configs)} 테스트 중...")
# 설정 적용
self.apply_config(config)
time.sleep(5) # 설정 적용 대기
# 성능 측정
metrics = self.measure_performance_with_config(config, test_prompts)
# 점수 계산 (응답시간, 처리량, 리소스 사용량 종합)
score = self.calculate_performance_score(metrics)
print(f" 점수: {score:.2f}")
if score > best_score:
best_score = score
best_config = config
# 결과 기록
self.tuning_history.append({
'config': config,
'metrics': metrics,
'score': score
})
return best_config
def calculate_performance_score(self, metrics: Dict) -> float:
"""성능 점수 계산 (높을수록 좋음)"""
# 가중치 설정
weights = {
'response_time': -0.4, # 낮을수록 좋음
'token_throughput': 0.3, # 높을수록 좋음
'memory_efficiency': 0.2, # 높을수록 좋음
'cpu_efficiency': 0.1 # 높을수록 좋음
}
# 정규화된 점수 계산
normalized_scores = {
'response_time': 1 / (1 + metrics['avg_response_time']),
'token_throughput': metrics['avg_token_throughput'] / 100,
'memory_efficiency': 1 / (1 + metrics['avg_memory_usage']),
'cpu_efficiency': 1 / (1 + metrics['avg_cpu_usage'])
}
# 가중 평균 계산
score = sum(normalized_scores[key] * weights[key] for key in weights)
return score * 100 # 0-100 스케일로 변환
# 실행 예시
if __name__ == "__main__":
tuner = AutoPerformanceTuner()
results = tuner.run_comprehensive_tuning()
print("\n🎯 최적화 결과:")
print(f"응답시간 개선: {results['improvement']['response_time']:.1f}%")
print(f"처리량 개선: {results['improvement']['throughput']:.1f}%")
print(f"메모리 효율성: {results['improvement']['memory']:.1f}%")
print(f"\n최적 설정이 적용되었습니다! 🚀")
문제 해결 및 디버깅
일반적인 문제들
Ollama 연결 실패:
# Ollama 상태 확인
curl http://localhost:11434/api/tags
# Ollama 서비스 재시작
pkill ollama
ollama serve
# 방화벽 확인
sudo ufw status
sudo ufw allow 11434
GPU 인식 문제:
# NVIDIA GPU 확인
nvidia-smi
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
# AMD GPU 확인 (ROCm)
rocm-smi
# GPU 메모리 확인
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available()); print(torch.cuda.get_device_name(0))"
메모리 부족:
# 스왑 메모리 추가
sudo fallocate -l 8G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile
# 모델 크기 줄이기
ollama pull llama3.2:3b # 대신 큰 모델 사용
고급 디버깅
// debugging/clara-debugger.js
class ClaraDebugger {
static async diagnoseSystem() {
const diagnosis = {
system: await this.checkSystemHealth(),
ollama: await this.checkOllamaHealth(),
models: await this.checkModelHealth(),
performance: await this.checkPerformance(),
storage: await this.checkStorageHealth()
};
console.table(diagnosis);
return diagnosis;
}
static async checkSystemHealth() {
return {
cpu_usage: await this.getCPUUsage(),
memory_usage: await this.getMemoryUsage(),
disk_usage: await this.getDiskUsage(),
gpu_status: await this.getGPUStatus()
};
}
static async fixCommonIssues() {
console.log("🔧 일반적인 문제 자동 수정 중...");
// 포트 충돌 해결
await this.killConflictingProcesses();
// 캐시 정리
await this.clearCache();
// 설정 복구
await this.restoreDefaultConfig();
console.log("✅ 자동 수정 완료");
}
}
// 사용법
ClaraDebugger.diagnoseSystem().then(result => {
if (result.performance.score < 50) {
ClaraDebugger.fixCommonIssues();
}
});
결론
ClaraVerse는 완전한 프라이버시와 로컬 실행을 보장하는 혁신적인 AI 워크스페이스입니다. 단일 플랫폼에서 LLM 채팅, 이미지 생성, 워크플로우 자동화, AI 에이전트까지 모든 것을 제공하며, 사용자의 데이터가 절대 외부로 유출되지 않는 완전한 보안을 제공합니다.
핵심 가치 제안
- 완전한 프라이버시: 모든 처리가 로컬에서 이루어짐
- 통합 워크스페이스: 다양한 AI 기능을 하나의 플랫폼에
- 무제한 확장성: 오픈소스로 완전한 커스터마이징 가능
- 비용 효율성: API 키나 클라우드 비용 없음
실제 활용 시나리오
- 개발자: 로컬 AI 코딩 어시스턴트 + 자동화
- 크리에이터: 텍스트 생성 + 이미지 생성 + 워크플로우
- 기업: 완전한 데이터 보안이 필요한 AI 업무
- 연구자: 프라이빗 AI 실험 환경
미래 전망
ClaraVerse는 로컬 AI의 미래를 보여줍니다. 클라우드 의존성 없이도 강력한 AI 기능을 활용할 수 있으며, 개인 정보 보호와 비용 절감을 동시에 달성할 수 있습니다.
지금 바로 ClaraVerse를 시작하여 진정한 프라이빗 AI 워크스페이스를 경험해보세요! 🚀
참고 자료: