URL 인코더/디코더
URL 문자열을 encode/decode합니다. 입력 원문은 저장하지 않습니다.
열기하드웨어와 목적을 입력하면 모델, quantization, 실행 방식을 보수적으로 추천합니다.
이 도구 결과를 바탕으로 더 자세한 해결 절차와 체크리스트를 확인할 수 있습니다.
URL 문자열을 encode/decode합니다. 입력 원문은 저장하지 않습니다.
열기Base64 encode/decode를 수행합니다. 입력 원문은 저장하지 않습니다.
열기JSON 유효성 검사, 보기 좋은 들여쓰기, minify를 제공합니다.
열기UUID v4 형식의 식별자를 생성합니다. 생성값은 저장하지 않습니다.
열기모델 파라미터와 context 기준 예상 VRAM을 계산합니다.
열기GPU/CPU Docker Compose 예시와 명령어를 생성합니다.
열기사용량과 단가로 예상 전기요금, 부가세, 기금을 계산합니다.
열기주행거리와 연료 사용량으로 km/L, L/100km, km당 비용을 계산합니다.
열기총액, 인원, 제외 인원, 반올림 단위를 반영해 정산 금액을 계산합니다.
열기생년월일과 기준일로 만 나이, 세는 나이 참고값, 생후 일수를 계산합니다.
열기기간, 주말 제외, 공휴일 수를 반영해 근무일을 계산합니다.
열기기준일에 일/주/개월/년을 더하거나 빼서 결과일을 계산합니다.
열기Ollama 모델, VRAM, Docker Compose, RAID 용량을 운영 전 점검하는 로컬 LLM 도구 가이드입니다.
읽기사용할 수 있지만 CPU offload 또는 더 작은 quantization이 필요해 속도가 느려질 수 있습니다.
VRAM이 충분하면 Qwen Coder 계열 또는 DeepSeek Coder 계열을 우선 검토하는 것이 좋습니다.
동시 요청은 늘지만 메모리 사용량도 증가하므로 VRAM이 작으면 1부터 시작하는 것이 안전합니다.
응답 속도보다 안정성이 중요하므로 동시 요청 수와 로딩 모델 수를 먼저 낮추는 것이 좋습니다.
초기값으로 사용하되 실제 모델 로딩, 긴 프롬프트, 동시 요청 테스트를 거쳐 보정해야 합니다.