윈디하나의 누리사랑방. 이런 저런 얘기

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분류 문화,취미
월린기기(月鳞绮纪)

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최근에 중국 드라마중에 재미있게 본 작품

처음엔 조금 불호였다가 쥐징이 주연 드라마라 조금 더 봤는데 결국 끝가지 봤다. 월린기기의 뜻은 달(月)과 비늘(鳞, 용)의 화려한(绮) 연대기(纪)라는 의미다.

로무의(露芜衣)와 기령(寄灵)의 로맨스가 주를 이루지만, 무망언(雾妄言)과 무습광(武拾光)이 부부의 연을 맺고 나누는 슬픈 사랑 이야기가 더 끌리는 드라마다. 로무의와 무망언 자매의 우정도 드라마의 한 축을 담당한다. 전체적으로는 이들이 힘을 합해 구영(九嬰)이라는 요괴를 처치하는 내용이다.

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로무의


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기령


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무망언


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무습광



명장면이라 칭하는 17화, 18화의 두 장면도 마찬가지. 무망언을 연기한 진도령이라는 배우를 다시 보게된 작품.

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17화. 무망언이 무습광에게 새로시작하자 하지만


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17화. 깊은 원한을가진 무습광은 거절한다. 드라마에서 가장 많은 눈물을 흘린이가 무망언이다.


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17화. 무망언의 손에 묻은 피를 씻기위한 운명적 선택


※ OST 도 좋다. 특히 드라마의 내용을 생각하고 가사를 들으면 꽤 심금을 울린다. 재시청 중이다. 복선이 많았고 두번째 보면 다른게 보이니 말이다. 여러모로 잘 만든 작품이다.

- 로무의와 무망언의 인연곡: 《草木不言, 雾露为衣》 (초목불언, 무로위의: 풀과 나무는 말 없이, 안개와 이슬을 옷으로 삼는다). 무망언의 무와 로무의의 로가 들어간 이들의 운명을 함축적으로 표현한 곡.


- 무습광과 무망언의 감정곡: 《雾时光》 (무시광: 안개 속의 세월). 무습광의 습광(중국어로 발음이 비슷함)과 무망언의 무가 들어간 이들의 감정을 나타낸 곡. 월린기기OST 중 가장 좋아하는 곡이다.


월린기기: https://baike.baidu.com/item/%E6%9C%88%E9%B3%9E%E7%BB%AE%E7%BA%AA/64922150
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분류 문화,취미
초(超) 가구야 공주!

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초 가구야 공주! 는 넷플릭스 오리지널 에니다. 2026.01.22 에 넷플릭스에서 공개되었다. 인기에 힘입어 영화관에서도 개봉되었다. 상영시간은 144분. 꽤 긴 영화다. 타케토리모노가타리(竹取物語) 또는 카구야 공주 이야기라는 일본 고전소설의 내용을 각색해서 만든 영화다.

야치요가 만든 가상의공간 츠쿠요미에서는 누구나 아바타를 사용해 자유롭게 놀고 창작할 할수있다. 츠쿠요미의 가희인 야치요가 이 에니의 진 주인공인 셈이기도하다.
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주인공인 가구야 공주

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주인공인 사카요리 이로하



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주인공인 루나미 야치요


반전이라면 반전인 내용이 있고, 그것 때문에 처음엔 이해가 잘 안가서 두세번 봤다. 가장 좋아하는 캐릭터는 야치요. 서사도 있고 여러모로 맘에 드는 캐릭터다.

조만간 블루레이판이 발매된다고 하는데 하나 구해볼까 하는 생각가지 한다. 전체적으로 맘에 든다.

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이로하와 가구야. (츠쿠요미)


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이로하와 가구야

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분류 문화,취미/영화
은하 특급 밀키☆서브웨이

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넷플릭스에 공개되어있길래 보게된 단편 에니메이션.

큰 기대 안하고 보긴 했지만, 굉장히 재미있었다. 40여분이 금방 가는듯.

당시 학생이었던 카메야마 요헤이가 만든 밀키☆서브웨이의 속편이다.



유튜브에 전편이 공개되어있고 더빙도 지원된다.

은하 특급 밀키 서브웨이 - YouTube

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銀河特急 ミルキー☆サブウェイ
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DeepSeek R1 로컬에서 실행

딥 시크 R1 을 Python vLLM 을 사용해 로컬에서 실행해 보았다. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 모델을 사용했는데, 이 모델은 DeepSeek R1 에서 Distill 된 모델중 가장 작은 모델로, 수학 모델이다. 한글을 잘 인식하질 못해서 영어로 질문했다. 인터넷에서 영문 수학 문제를 검색해 문의해보았다.

인터넷을 찾아보면 한글 지원하는 모델도 쉽게 구할 수 있고, 7B 모델만 되어도 한글 잘 인식한다고 한다. 하지만 필자의 사양에서는 못 돌린다. 그래서 INT8 으로 양자화된 모델을 찾고 있기도 하다.

서버 사양은 Ubuntu 22.04, i7-7700K, 32GB, RTX 2060 12G 이다. 아래와 같이 실행했다.

$ mkdir DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
$ cd DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
$ python3 -m venv venv
$ . venv/bin/activate
(venv) $ pip install vllm
(venv) $ vi run.py
from vllm import LLM, SamplingParams

llm = LLM(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B",
    dtype="half",
    max_model_len=8_000
)

sampling_params = SamplingParams(
    temperature=0.5,
    max_tokens=8_000
)

prompts = [
    """The day before yesterday I was 25. The next year I will be 28. This is true only one day in a year. What day is my Birthday?"""
]

conversations = [
    [{"role": "user", "content": x}] for x in prompts
]

outputs = llm.chat(conversations, sampling_params=sampling_params)

for output in outputs:
    print(output.outputs[0].text)
(venv) $ python run.py

실행 결과는 아래와 같다. 보기좋게 편집되어있다. 질문은 생일을 맞추는 문제인데, "2일 전에는 25살, 내년에는 28살"일 때 생일을 묻는 문제로, 생일은 12월 31일이다. 정확하게 맞췄다. 약 25초 정도 걸렸다. VRAM 사용량은 약 9.5GB 정도 된다. (nvidia-smi 으로 측정)

(venv) $ python run.py
INFO 02-00 18:51:00 __init__.py:183] Automatically detected platform cuda.
WARNING 02-00 18:51:02 config.py:2368] Casting torch.bfloat16 to torch.float16.
INFO 02-00 18:51:07 config.py:526] This model supports multiple tasks: ...
INFO 02-00 18:51:07 llm_engine.py:232] Initializing a V0 LLM engine (v0.7.1) ...
INFO 02-00 18:51:08 cuda.py:184] Cannot use FlashAttention-2 backend for Volta and Turing GPUs.
INFO 02-00 18:51:08 cuda.py:232] Using XFormers backend.
INFO 02-00 18:51:09 model_runner.py:1111] Starting to load model
deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B...
INFO 02-00 18:51:09 weight_utils.py:251] Using model weights format ['*.safetensors']
INFO 02-00 18:51:10 weight_utils.py:296] No model.safetensors.index.json found in remote.
Loading safetensors checkpoint shards: 0% Completed | 0/1 [00:00<?, ?it/s]
Loading safetensors checkpoint shards: 100% Completed | 1/1 [00:00<00:00, 1.06it/s]
Loading safetensors checkpoint shards: 100% Completed | 1/1 [00:00<00:00, 1.06it/s]

INFO 02-00 18:51:11 model_runner.py:1116] Loading model weights took 3.3460 GB
INFO 02-00 18:51:12 worker.py:266] Memory profiling takes 1.05 seconds
INFO 02-00 18:51:12 worker.py:266] the current vLLM instance can use
total_gpu_memory (11.55GiB) x gpu_memory_utilization (0.90) = 10.40GiB
INFO 02-00 18:51:12 worker.py:266] model weights take 3.35GiB;
non_torch_memory takes 0.04GiB; PyTorch activation peak memory takes 1.41GiB;
the rest of the memory reserved for KV Cache is 5.60GiB.
INFO 02-00 18:51:12 executor_base.py:108] # CUDA blocks: 13097, # CPU blocks: 9362
INFO 02-00 18:51:12 executor_base.py:113] Maximum concurrency for 8000 tokens per request: 26.19x
INFO 02-00 18:51:14 model_runner.py:1435] Capturing cudagraphs for decoding.
This may lead to unexpected consequences if the model is not static.
To run the model in eager mode, set 'enforce_eager=True' or use '--enforce-eager' in the CLI.
If out-of-memory error occurs during cudagraph capture,
consider decreasing `gpu_memory_utilization` or switching to eager mode.
You can also reduce the `max_num_seqs` as needed to decrease memory usage.
Capturing CUDA graph shapes: 100%|█████████████| 35/35 [00:09<00:00, 3.63it/s]
INFO 02-00 18:51:24 model_runner.py:1563] Graph capturing finished in 10 secs, took 0.19 GiB
INFO 02-00 18:51:24 llm_engine.py:429] init engine (profile, create kv cache, warmup model)
took 13.48 seconds
INFO 02-00 18:51:24 chat_utils.py:330] Detected the chat template content format to be 'string'.
You can set `--chat-template-content-format` to override this.
Processed prompts: 100%|███████████████████████
[00:04<00:00, 4.14s/it, est. speed input: 9.66 toks/s, output: 81.16 toks/s]
<think>
To determine the day of the birthday, I start by analyzing the information given.

First, it's stated that the day before yesterday, the person was 25.
This means that yesterday was the birthday day, and today is the day after birthday.

Next, it's mentioned that the next year, the person will be 28.
This implies that the current age is 25 plus 1, which is 26.

Since the person will be 28 in the next year, their birthday must be on December 31st.
This is because the next year's birthday will occur on the same date,
and the age will increase by one year.

Therefore, the birthday is December 31st.
</think>

To determine the day of your birthday, let's analyze the information step by step:

1. **Day Before Yesterday:**
- You were **25** years old the day before yesterday.
- This means **yesterday** was your birthday day.

2. **Next Year:**
- You will be **28** years old in the next year.
- If you are currently 26 years old, your birthday will be on **December 31st** because:
- **Today** is **December 31st**.
- **Tomorrow** will be **January 1st**, and you'll turn **27**.
- **Next Year** (two years from now) you'll be **28** years old.

**Conclusion:**

Your birthday is on **\boxed{December 31st}**.

Think 태그에 보면 사고의 흐름을 볼 수 있다. 이런게 나오긴 한다 정도로 생각하면 된다. 정답은 맞췄지만 논리적 사고를 한다기 보다는 문장의 흐름, 패턴을 검색해 유추한다고 생각한다.
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분류 문화,취미/음악
ROSÉ & Bruno Mars - APT.

로제와 브루노 마스의 아파트가 선풍적인 인기를 끌고 있습니다. 인기가 있다길래 찾아봤고 저도 뮤직 비디오 (뮤비)보자마자 이건 엄청 뜨겠다고 생각했고 역시나네요.

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뮤비서 춤추는게 막춤 같아보이지만, 꽤 세련되어 보입니다. 제가 평할건 아니겠지만, 결론적으로는 B급 감성으로 포장한 S급 뮤비라고 생각합니다.



또한 음악이 좋고, 편곡이 잘되어있습니다. 괜찮은 이어폰을 끼고 볼륨크게 들어도 그렇게 깨지거나 잘못된걸 못 느꼈으니까요. 쿵쾅쿵쾅 거릴것 같지만 꽤 부드러운 음악이라 생각되네요. 결론은 작곡도 세계 정상급이라는 겁니다. 노래는 뭐 말할필요 없겠죠.

가사도 굉장히 맘에 듭니다. 영어로 된 곡이지만 한국어도 제법 있습니다. 인트로는 한국어로 시작하죠.

채영이가~ 좋아하는~ 랜덤~ 게임! 랜덤~ 게임! 게임~ 스타트!
아파트
건배
예전에 싸이가 강남스타일로 뜰때가 생각나네요. 그때 이후에는 별로 신선함을 못 느꼈었는데요, 그때보다 더 신선합니다.
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분류 문화,취미
샴푸, 트리트먼트, 린스

머리 감는 순서는 샴푸 → 트리트먼트 → 린스다.

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샴푸는 두피와 모발의 이물질을 씻어내기 위한거라서 두피와 모발을 골고루 잘 닦아준다. 닦는다는 표현보다는 빨래빨듯이 빨아준다는 표현이 더 좋겠다. 머리긴 사람들은 정말 빨아야 하니깐 말이다. 두피도 샴푸로 닦아줘야 하는데 샴푸 후 두피에 문제가 생길 경우 샴푸를 바꿔야 한다. 자신에게 맞는 샴푸를 알아내는 일도 매우 중요하다. 지성/건성 두피도 나이가 들면 바뀌기도 하니 (점점 건성으로 바뀐다) 주기적으로 샴푸를 교체해 보자.

린스는 모발을 코팅하기 위해 사용한다. 컨디셔너라고도 부른다. 샴푸 후, 약간 젖은 머리에 린스를 적당량 덜어내어 모발에 발라준다. 가급적 두피에는 바르지 않는게 좋다. 두피에 바르라고 만든 제품이 아니다. 골고루 발라준 후 2 ~ 3분정도 있다가 잘 헹궈낸다. 2 ~ 3분 텀을 두지 않고 바로 헹궈내면 효과가 많이 떨어진다.

트리트먼트는 모발에 영양을 주기 위해 사용한다. 헤어팩이라고도 부른다. 주 1회 정도가 적당하고 (자주할 필요 없다), 샴푸 후, 린스 전에 사용한다. 린스와 마찬가지로 두피에 바르지 말아야 한다. (일부러 두피에 바르지 말라는 의미다) 사용하는 요령은 린스와 같은데, 10분 이상 있다가 헹궈야 한다. 영양은 모발에 스며들기 어렵기 때문이다. 린스를 하고 트리트먼트를 바르면 효과가 떨어진다.
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분류 문화,취미
Diablo 4

2023.06.06 출시. 일반판은 84500 원.

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디아블로3 가 2012년에 출시되었다. 그 이후 약 11년만에 디아블로 4가 출시되었다. 2012년은 여러모로 나에게 힘든 해였기 때문에 정확히 기억하고 있다. 이번에도 목표가 레벨 100 만드는 거다. 디아블로 3는 100 못 만들었던걸로 기억한다. 이번에는 가능할지 모르겠다.

평소였다면 게임 최소사양을 간신히 맞추는 정도였겠지만, AI 하느라고 PC를 업그레이드해 놓는 바람에 높음사양까지 맞출 수 있게 되었다. 결과적으로 1080p 해상도에서 최대 옵션으로 놓고 하고 있다.

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일주일 늦게 시작하는거지만 열심히 할 생각. 당연히 마법사로 시작했다. 평은 레벨 올리기엔 편하지만, 후반부 갈수록 조금 약하다는 듯.
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분류 문화,취미
더 글로리

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더 글로리 1부 포스터


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더 글로리 2부 포스터


드디어 길고 길었던 동은이의 복수가 끝났다. 2023-03-10 17:00 에 공개된 최종화를 이제 다 보았다. 구체적인 내용을 적고 싶지만 한달만 참아야쥐. 여기 들어오는 사람들도 많을테니깐.

- 그래도 나름 행복한 결말이라 맘에 들었다. 우리나라 드라마는 결말이 행복해서 참 좋다.

- 2차 포스터에 단테의 신곡 지옥편의 문구가 써 있다. 매우 인상적.

Lasciate ogni speranza, voi ch'entrate
모든 희망을 버려라, 들어가는 자여
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분류 문화,취미/영화
스즈메의 문단속

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스즈메의 문단속을 보고 왔다. 우리나라는 2023년 3월 8일 개봉이지만, 일본에서는 2022년 11월 11일에 개봉한거라 2022년 영화다.

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오랜만에 영화관에서 보고왔다. 굉장히 여운이 남는 작품. 끝나고 스탭롤 다 올라갈때까지 자리에 계속 있었다. 단연컨데 신카이 마코토의 작품 중에서 최고라고 꼽을 수 있겠다.

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아직 개봉한지 얼마 안되어 스포할만한 내용은 안 쓰겠다.

1. 음향 좋은 영화관에서 보는걸 추천. 음악도 매우 좋다.
2. 우연하게도 오늘 봤는데 영화에서도 오늘이 나왔다.
3. 나름 추억 돋는 음악도 나왔다. 중간에 음악어플로 가요를 돌려듣는게 있는데, 男と女のラブゲーム (남자와 여자의 러브게임) 이 특히 기억난다. 한 반정도는 어떤곡인지 알아들은것 같다. 이런 노래를 안다는건 나도 너무 나이가 들어가는 건감.

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PV



OST 가 너무 좋다.

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분류 문화,취미/검은사막 모바일
검은사막 모바일 위치 의상: 살라나르

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검은사막 모바일에서 마법사 계열 클래스에게 준 의상. 위치는 2022.11.22 에 출시되었다.

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의상 장식에 마법 문자가 그려진 장식이 있고 전체적인 분위기가 마법사 모임에 참석하러 간 위치가 연상된다.

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디테일은 상당한 수준.

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저런 핸드백 하나 있으면 한다.

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베레모 처럼 생긴 모자도 상당히 어울린다.

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