AI 브리핑 만들기 1부: PC를 꺼도 카카오톡으로 소식 받기
날씨와 뉴스를 매번 찾아보는 대신 NAS가 모아 카카오톡 링크로 보내도록 만든 과정입니다. NAS·n8n·AI가 맡은 일을 나눠 설명합니다.
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AI·자동화
공식 자료와 구축 경험을 바탕으로 AI를 이해하고 활용하는 순서를 정리했습니다.
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AI 브리핑 만들기 2부: 안 오거나 틀릴 때 확인한 세 가지
예약이 시작됐는지, 자료가 모였는지, AI 답변이 근거와 맞는지를 나눠 봅니다. 성공 표시만으로 확인할 수 없었던 실제 문제를 쉬운 순서로 정리했습니다.
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AI 브리핑 만들기 3부: 오전에 고르고 오후에 다시 확인하기
평일 두 차례 받은 브리핑에서 무엇을 먼저 읽고 어떤 자료를 더 확인했는지 정리합니다. 시점별 정보를 모으는 기능과 자동 비교·예측을 구분합니다.
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에피소드 7: NAS는 보관·자동화, GPU PC는 AI 연산 맡기기
24시간 AI 작업실을 만들 때 NAS와 모델 실행 장비를 구분합니다. 컨테이너·저장 공간·백업과 복원 확인을 생활 예제로 설명합니다.
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에피소드 6: 밖에서 로컬 AI 접속하기, 내 장치만 연결하는 방법
공유기 포트를 열기 전에 사설 접속이 맞는지 판단합니다. 기기 인증·접근 권한·서비스 로그인과 실제 차단 확인을 나눠 설명합니다.
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에피소드 5: n8n과 로컬 AI로 짧은 메모 요약부터 만들기
n8n의 첫 자동화는 수동 실행과 예제 메모로 시작합니다. Ollama 요청 형식, 컨테이너 주소, 응답 확인, 예약 실행 순서를 쉬운 예제로 설명합니다.
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내 로컬 AI를 브라우저에서 쓰기 — Open WebUI 기초 4
브라우저·Open WebUI·모델 실행기의 역할을 구분합니다. 내 PC에서만 여는 첫 실습과 모델 선택, 빈 모델 목록을 확인하는 순서를 정리했습니다.
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내 PC에서 첫 AI 답변 받기 — Ollama·LM Studio 설치, 기초 3
앱 설치, 작은 모델 다운로드, 짧은 질문까지. Ollama의 실제 모델명과 명령어, LM Studio의 화면 흐름으로 첫 로컬 AI 실행을 확인합니다.
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Ollama와 LM Studio, 무엇부터 설치할까요? — 로컬 AI 기초 2
처음부터 도구를 모두 설치할 필요는 없습니다. 원하는 작업과 PC 사양을 확인하고 Ollama·LM Studio·Open WebUI의 역할을 나눠 봅니다.
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AI는 어디에서 답변을 만들까요? — 로컬 AI 기초 1
로컬 AI와 클라우드 AI는 무엇이 다를까요? 모델·토큰·메모리를 쉬운 예시로 살펴보고, 내 자료가 어디에서 처리되는지 확인합니다.
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내 PC에 AI를 쓰려면 어디부터 시작할까요? — 로컬 AI 전체 안내
목적 정하기부터 첫 모델 실행, 브라우저 연결, 자동화와 이미지 편집까지. 로컬 AI 시리즈 10편 중 지금 필요한 글을 고르는 안내입니다.
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에피소드 10: Qwen 모델 파일, 인코더·편집 모델·VAE 구분하기
Qwen 이미지 편집에 필요한 파일을 역할과 폴더로 나눠 이해합니다. 파일명과 로더 선택값을 대조하고, 선택 LoRA와 본체 모델을 구분하는 안내입니다.
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