아프니까 개발자다 아프니까 개발자다

들어가며 — 두 번째 구독 해지얼마 전 Microsoft 365를 해지하면서 OneDrive의 556GB를 로컬로 옮긴 이야기를 쓴 적이 있다. 그 작업이 끝나자마자 자연스럽게 다음 타깃이 눈에 들어왔다 — Google One.돌이켜보면 구글 서비스를 꽤 많이 쓰고 있었다. Gmail, Google Calendar, Google Drive, Google Photos, Google Keep, YouTube… 하지만 실제로 일상에서 없으면 안 되는 건 이메일과 캘린더 정도였다. 나머지는 습관적으로 쓰고 있었을 뿐, 대체 불가능한 서비스는 아니었다.Google One 구독의 핵심은 결국 저장 공간이다. 무료 15GB를 넘기면 유료 플랜이 필요하고, 그 저장 공간을 차지하는 주범은 Google Photos와 G..

들어가며 — 구독을 끊기로 했다클라우드 구독 서비스의 편리함은 부정할 수 없다. 하지만 어느 순간 "이 데이터는 정말 내 것인가?"라는 질문이 떠오른다. Microsoft 365를 수년간 사용하면서 OneDrive에 쌓인 데이터가 556GB. 사진 3만 장, 문서 2천여 개. 구독을 해지하면 이 데이터는 어떻게 되는가?답은 간단했다 — 직접 꺼내서 로컬로 옮기면 된다. 다만 "간단한 답"과 "간단한 실행"은 전혀 다른 이야기다. 이 글은 일주일에 걸친 마이그레이션 과정에서 AI가 어떤 역할을 했는지를 기록한 것이다.전체 그림 — 무엇을 어디로 옮겼나마이그레이션은 크게 두 갈래로 진행됐다.데이터 유형규모출발지도착지사진/동영상~30,000개 (521GB)OneDriveImmich (셀프호스팅)문서~2,300..

왜 3만 장의 사진에 AI를 붙이려 했나가족사진은 쌓이기만 한다. 폰에서 NAS로, NAS에서 사진 관리 서버로 옮겨도 결국 "찾을 수 없는 사진"이 되어간다. "작년 여름 바다에서 찍은 사진" 같은 자연어 검색을 하려면 사진마다 설명과 태그가 있어야 하는데, 3만 장을 사람이 수동으로 분류하는 것은 불가능에 가깝다.해결책은 VLM(Vision Language Model)이었다. 이미지를 보고 자연어로 설명을 생성하는 AI 모델을 로컬 GPU에서 돌려, 사진마다 한국어 설명·인물 수·장소 유형·장면 분류·키워드 태그를 자동으로 붙이기로 했다.시스템 구성구성요소역할Immich사진 관리 서버 (API로 에셋 목록 조회, 썸네일 다운로드, 태그 부착)Ollama로컬 LLM 서빙 엔진 (VLM 모델 호스팅)Qw..

사진을 Immich에 올리면 끝일까? 26,841장의 가족사진을 Immich에 넣은 뒤, 진짜 작업이 시작되었다. 사진 한 장에 붙는 메타데이터가 어떤 종류가 있고, 각각 어떻게 만들어지며, 지금 어디까지 진행되었는지 정리한다.사진 한 장에 붙는 정보들Immich에 사진을 업로드하면 여러 겹의 정보가 사진 위에 쌓인다. 크게 네 가지 레이어로 나눌 수 있다.하나씩 살펴보자.Layer 1: EXIF — 카메라가 남기는 기본 정보사진 파일 안에 원래 들어 있는 정보다. Immich가 새로 만드는 게 아니라, 카메라(또는 스마트폰)가 촬영 시점에 기록한 것을 Immich가 읽어서 DB에 저장한다.항목예시활용촬영일시2023-08-15 14:32:07타임라인 정렬, "이 날의 추억"GPS 좌표37.5665°N, ..

들어가며가족앨범을 AI로 관리하고 싶었다. "레고 블록을 쌓는 아이"로 검색하면 해당 사진이 나오고, 얼굴 인식으로 인물별 앨범이 자동으로 만들어지는 것. 구글 포토가 해주는 것을 내 서버에서 직접 돌리고 싶었다.Immich는 이 모든 것을 제공하는 셀프호스팅 사진 관리 솔루션이다. 하지만 DGX Spark(ARM64 + Blackwell GPU)에서 돌리려니 생각보다 많은 장벽이 있었다. 이것은 그 구축 과정의 기록이다.Immich란?구글 포토의 셀프호스팅 대안이다. GitHub 60,000+ stars.항목구글 포토Immich데이터 위치구글 서버내 서버원본 보존15GB 이후 압축/유료압축 없음, 무제한얼굴 인식✅✅자연어 검색✅✅ (CLIP)비용15GB 초과 유료무료프라이버시❌✅환경과 도전 과제항목값서..

들어가며22,500장의 가족 사진을 AI로 분석하고 싶었다. CLIP으로 자연어 검색을, InsightFace로 얼굴 인식을 돌리면 된다. 문제는 GPU 없이 CPU로 돌리면 며칠이 걸린다는 것이었다.NVIDIA DGX Spark라면 128GB 통합 메모리에 Blackwell 아키텍처 GB10 GPU까지 있으니 충분히 빠르게 돌릴 수 있을 것 같았다. 하지만 GPU를 쓰기까지 8번의 실패를 거쳐야 했다. 이것은 그 기록이다.환경항목값서버NVIDIA DGX SparkCPUNVIDIA Grace (ARM64 / aarch64)GPUNVIDIA GB10 (Blackwell, SM 121, compute 12.1)메모리128GB LPDDR5x (CPU/GPU 통합)CUDA13.0.88Driver580.126.0..