UPSD FIELD NOTES
말보다 작업으로 증명합니다.
실제로 설치하고, 실패하고, 고친 과정에서 다음 작업에 남길 기준을 기록합니다.
29개 중 1–12번째 글
1 / 3 페이지
에피소드 7: NAS에 24시간 로컬 AI 작업실 만들기
Synology NAS 또는 24시간 켜둘 수 있는 서버에서 Ollama, OpenWebUI, n8n을 Docker Compose로 운영하는 기본 구조와 백업, 모니터링 기준을 정리합니다.
글 읽기
에피소드 6: 외부에서 로컬 AI에 안전하게 접근하기
집이나 사무실의 로컬 AI 서버를 외부에서 접근할 때 필요한 도메인, DNS, HTTPS, reverse proxy, 인증, 로그 관리 원칙을 보안 중심으로 정리합니다.
글 읽기
에피소드 5: n8n으로 로컬 AI 비서 만들기
n8n을 Docker로 설치하고 Ollama 또는 LM Studio와 연결해 간단한 자동화 비서를 만드는 흐름을 트리거, 노드, 에러 처리 기준으로 설명합니다.
글 읽기
에피소드 4: OpenWebUI로 로컬 AI를 ChatGPT처럼 쓰기
Ollama나 LM Studio로 실행한 로컬 AI를 OpenWebUI에 연결해 브라우저에서 쓰는 방법과 Docker 설치, 모델 선택, 기본 문제 해결을 정리합니다.
글 읽기
에피소드 3: Ollama와 LM Studio 설치, 첫 로컬 AI 실행하기
Ollama와 LM Studio를 설치해 첫 로컬 AI 모델을 실행하고, 설치 후 정상 작동 확인과 흔한 오류 해결 기준까지 초보자 관점으로 안내합니다.
글 읽기
에피소드 2: 로컬 LLM 시작하기 – 어떤 도구부터 설치할까
Ollama, LM Studio, OpenWebUI, GPT4All, LocalAI, vLLM의 역할을 비교하고 내 컴퓨터 사양과 목적에 맞는 첫 도구 선택법을 정리합니다.
글 읽기
에피소드 1: AI 대세와 LLM 기초, 그리고 왜 로컬 AI인가
클라우드 AI와 로컬 AI의 차이를 초보자 눈높이에서 정리하고, LLM과 토큰, 파라미터의 기본 개념을 실제 사용 상황과 연결해 설명합니다.
글 읽기
AI 로컬서버 가이드: 내 컴퓨터에 AI 작업실을 만드는 전체 로드맵
로컬 AI가 필요한 이유부터 Ollama, LM Studio, OpenWebUI, n8n, 외부 접속, NAS 운영까지 전체 흐름을 한 번에 잡는 로드맵입니다.
글 읽기
에피소드 10: Qwen Image Edit 모델 파일을 나눠 넣어야 하는 이유
Qwen Image Edit 2511을 ComfyUI에서 사용할 때 diffusion model, text encoder, VAE, LoRA를 왜 역할별로 나눠야 하는지 정리했습니다.
글 읽기
에피소드 9: ComfyUI에서 Qwen i2i workflow 실패를 줄이는 순서
Open-WebUI에 붙이기 전 ComfyUI 안에서 Qwen i2i workflow의 실패 지점을 줄이는 순서와 모델 폴더, edit workflow 분리 기준을 설명합니다.
글 읽기
에피소드 8: Qwen Image Edit 2511을 ComfyUI에서 먼저 검증한 이유
이미지 편집 자동화로 넘어가기 전, Qwen Image Edit 2511 workflow를 ComfyUI에서 먼저 검증한 이유와 첫 결과 기준점을 정리했습니다.
글 읽기