천천히 올바르게. AI Researcher & DevOps Engineer Youngju's blog. GPU/CUDA, LLM, MLOps, Kubernetes AI workloads, and data engineering — plus mindset essays on confidence, routines, health, and sport psychology.
노드가 GPU를 광고하지 않았습니다. 설정 파일에는 nvidia 런타임이 멀쩡히 적혀 있는데 containerd config dump에는 없었습니다. 범인은 일주일 전에 넣은 세 줄짜리 레지스트리 설정이었고, 이유는 containerd의 imports 병합이 필드 단위가 아니라 플러그인 단위 통째 교체이기 때문이었습니다. 두 번 잘못 진단한 과정과, 결국 답을 준 실험을 그대로 옮깁니다.
"zero"라고 쓰면 0을 그리는 조건부 디퓨전 모델을 111만 파라미터로 만들었습니다. 노이즈를 섞는 forward는 공식 한 줄이고, 복원하는 reverse는 그 한 줄을 400번 거꾸로 밟는 것뿐입니다. 5편에서 L1 손실이 색을 바래게 만든 문제를 디퓨전이 어떻게 피해 가는지, 그리고 왜 모델이 노이즈를 예측하도록 학습되는지를 실제 생성 결과로 확인합니다.