⚡ AI Core — MASTER 2050 종합 대시보드

PC-A (192.168.100.150) · RTX 5090×2 · 64GB | PC-C (192.168.100.137) · RTX 5090×2 · 64GB | PC-B (192.168.100.103) · RTX 5080×2 · 32GB

● 확인 중

API 8080

🗺️ 종합현황

📊 AI 학습

💻 리소스

⚙️ 태스크

📚 데이터

🏢 프로젝트별

⚔️ AI 비교

📈 성능 추적

🧠 도메인·AI활용

🗂️ 데이터 관리

📋 개발 일지

총 학습 데이터

번역 쌍 + 수집 문서

GPU 상태

RTX 5090×2 · 64GB VRAM

언어 커버리지

미국 내 주요 언어 목표 23개

검수 대기

인간 검토 + Google 플래그

🗺️ MASTER 2050 — 프로젝트 종합 현황

⚡ 실시간 AI 처리 현황

📊 전체 데이터 수집 현황

번역 학습 쌍 (총계)

Phase1 + Phase2 + 경전/고전

Phase 1 완료

12개 언어 · 3중 검증

Phase 2 자동 승인

Google 비교 검증

검수 대기

인간 검토 필요

🖥️ GPU 상태

⚙️ 실행 중인 태스크

🌍 언어 커버리지

■ Phase1완료 ■ Phase2진행 ■ 준비완료

🖥️ GPU — RTX 5090 × 2 (64GB VRAM 합계)

💾 시스템 리소스

💿 모델 저장소

저장소 목표: 50TB
E: 드라이브 현재 사용량

📈 학습 데이터 저장량

🖧 PC 클러스터 현황

▶ 현재 실행 중인 프로세스

📋 작업 현황 요약

📅 일일 자동화 스케줄 (매일 03:00 AM)

✅ Phase 1 결과

🔄 Phase 2 현황

📿 경전/고전 병렬 코퍼스

코란 (10수라×12언어)10,087

성경 병렬 (잠언 20장)2,630

불경 (반야심경 등)24+

고전문학 (Gutenberg)28작품

목표: 코란 114수라 → ~120,000쌍
성경 전체 → ~31,000쌍

🌍 Phase 1 언어별 승인 현황

🔄 Phase 2 배치 처리 현황

미국 정부 문서

연방+주+도시

세계 도서관

LoC·NDL·Gallica

교과서

IA+Gutenberg+OpenStax

경전/고전

성경·코란·불경·고전

📰 Phase 3 일일 수집 (자동)

뉴스 RSS (8개 언어)224개/일

학술 논문 (ArXiv+PubMed)47편/일

Wikipedia 도메인8개 언어

세계은행 정책 데이터3지표/일

스케줄: Task Scheduler MASTER2050-AI-DailyLearning
매일 03:00 AM 자동 실행

📦 MASTER 2050 도메인 데이터

📈 현재 종합 점수

이전 대비 -

📅 마지막 테스트

문항 수: -

📊 누적 테스트 횟수

월 1회 자동 실행

도메인별 점수 (최신)

월별 성능 추이

벤치마크 문항 구성 (총 24문항)

${[['D1 규정·법률','12문항','BPOL·판매세·Medicaid·VA·장애·그랜트'], ['D7 비즈니스','2문항','M&A·Porter Five Forces'], ['D8 역사·인물','2문항','한국사·공자'], ['D9 건강·노화','2문항','노화 특징·알츠하이머'], ['D10 수학·과학','2문항','경사하강법·양자역학'], ['D11 개발·보안','2문항','OWASP·Next.js'], ['번역 품질','2문항','한→스페인어·한→베트남어',''], ].map(([t,n,d])=>`

${t}

${n}: ${d}

`).join('')}

⏱ 다음 실행: 매월 1일 04:30 AM (자동) | 수동 실행: benchmark_test.py --quick

⚔️ AI 모델 비교 분석

✅ 로컬 vLLM 장점

💰 비용무료 (전기세만)

🔒 프라이버시100% 로컬

🎯 도메인 특화파인튜닝 가능

🌍 다국어 (22개)검증됨

⚡ 속도 (Marlin)개선 중

📋 권장 사항 (Recommendations)

날짜

제목

프로젝트

시간

상태

새 항목

날짜

작업 시간 (h)

프로젝트

제목 (Subject)

상태

작업 내용 (Content)

태그 (쉼표 구분)

🤖 AI가 이 데이터를 활용하는 방법

📰 TNT 뉴스 생성

규정(D1)·비즈니스(D7)·시사(D8) 데이터로 뉴스 기사 초안 작성. 7개 언어로 자동 번역.

🏥 케어기빙 AI

의료(D9)·규정(D1)·심리(D17) 데이터로 케어기버 교육, 메디케이드 규정 Q&A, 환자 관리.

💡 LoRA 파인튜닝

전체 도메인 데이터로 매주 일요일 Qwen2.5-32B LoRA 파인튜닝. 전문 분야 정확도 향상.

🔍 RAG 검색

BGE-M3 임베딩으로 벡터 인덱싱. 질문 시 관련 문서 자동 검색 후 답변 생성.

🌐 다국어 번역

수집된 7개 언어 데이터로 크로스링구얼 전이 학습. 한국어↔영어↔일본어 등 번역 품질 향상.

📊 비즈니스 분석

재무(D12)·블록체인(D20)·비즈니스(D7) 데이터로 사업 전략 수립, 재무 분석, 투자 보고서.

📅 기간별 수집 현황

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🌐 AI 번역 (Qwen2.5-32B)