- UNIX-like 환경에서 기반 모델을 기존·신규 UNIX 유틸리티와 파이프로 연결해 음악, 영상, 작업 목록, 이미지 파일 처리를 자동화하는 사례를 보여줌
- 음악 컬렉션은 CLAP으로 512차원 임베딩 공간에 배치하고,
llm-clap과llm-interpolate로 시작 곡과 끝 곡 사이의 경로를 찾아.m3u플레이리스트로 만듦 - 영상 노트는
yt-dlp로 자막을 내려받아llm으로 요약한 뒤zk new -i에 넘기는 2줄 파이프라인으로 생성 가능함 - 업무 보고서는
taskwarrior의 최근 7일 완료 작업을 JSON으로 내보내고jq로.description만 추출해 LLM에 보고서 생성을 맡김 - 이미지 파일명 변경은
find,xargs,ollama,moondream,tr,sed를 조합해 이미지 내용 기반의 그럴듯한 파일명을 만드는 방식임
UNIX 파이프와 기반 모델 결합
- 기반 모델은 매우 크고 다양한 데이터셋으로 학습되어 여러 다운스트림 작업에 바로 쓰거나 파인튜닝할 수 있는 모델임
- 대상 작업은 텍스트·이미지 생성과 이해가 가능한 모델을 활용하는 흐름에 초점을 둠
- 접근 방식은 두 단계로 나뉨
- 고전적인 UNIX 유틸리티와 새로운 유틸리티를 함께 사용해 파이프라인의 여러 부분을 연결함
- 잘 정의된 해법만으로 처리하기 어려운 작업에 기반 모델을 적용하고, 유틸리티로 모델 출력을 보정해 유용한 형태로 만듦
예시 파이프라인
-
플레이리스트 생성
- 음악 이해 모델이 각 노래를 공간상의 점으로 변환하고, 점들 사이를 보간해 자연스럽게 이어지는 플레이리스트를 자동 생성함
- CLAP 같은 모델은 음악 컬렉션
$MC를 512차원 공간에 임베딩하며, 비슷한 노래가 더 가까이 놓임 llm과llm-clap,llm-interpolate플러그인을 사용함- 예시 명령은
llm embed-multi -m clap songs --files $MC '*'로 임베딩을 만들고,llm interpolate songs "PacifyHer.wav" "redrum.wav" -n 3 | jq .[] > playlist.m3u로 3곡짜리.m3u플레이리스트를 생성함
-
영상 노트 작성
- 강연과 튜토리얼 영상은 유용하지만, 시청하면서 노트를 정리하기는 번거로움
yt-dlp로 영상 자막을 내려받고,llm -s "Create notes"로 요약한 뒤zk의zk new -i로 새 노트 객체를 만듦- 예시 파이프라인은
yt-dlp --no-download --write-subs --output "$OUT" "$URL"다음에cat "$OUT" | llm -s "Create notes" | zk new -i를 실행함
-
업무 보고서 생성
- 월간·주간·일간 회의 보고는 팀원이 이해할 추상화 수준과 의미 있는 피드백을 받을 구체성 사이의 균형이 필요함
taskwarrior같은 디지털 할 일 목록 도구를 조회하고, 결과를 LLM에 넘겨 보고서를 만들 수 있음- 예시 파이프라인은 최근 7일간 완료된 작업을 JSON으로 내보내고
jq로.description을 추출한 뒤llm -s 'Generate a report based on these tasks.'에 전달함
-
사진 파일명 변경
- 인터넷에서 내려받거나 직접 찍은 이미지 파일은
1672714705640839.png,1689964585834142.png,2.jpg처럼 모호하거나 쓸모없는 이름일 수 있음 ollama는 모델 가져오기와 추론 도구이며,moondream비전 모델과 함께 최신 노트북에서 빠른 추론이 가능함- 예시 파이프라인은 현재 디렉터리의
.jpg파일을 찾고,ollama run moondream "Title for this: {}"로 이미지 기반 제목을 받은 뒤tr과sed로 파일명 형태를 만듦 - 출력 예시는
A green dragon with wings and a tail.jpg,A painting of a serene landscape.jpg,urns of stone red car in foreground.jpg형태임
- 인터넷에서 내려받거나 직접 찍은 이미지 파일은