Gemma4 체험
youtube에 gemma4 영상이 너무 올라오기에 한번 써봤다. 어떻게 쓰는지 몰라서 알아보니 ollama을 사용하거나 lm studio를 사용하면 된다고 하는데 ollama가 cli에서 간편하게 사용하기 좋다고 하여 그걸로 일단 써봤다.
openai api 인터페이스를 지원해서 ollama로 서버를 만들고 이걸 codex 같은 앱에서 사용하도록 하는 방식으로 사용할 수 있었다. 이렇게 하니까 그동안 설정해둔 것을 그대로 사용할 수 있어서 편리하게 사용할 수 있는 것 같았다.
grafana 분석
먼서 사용해본 것은 grafana 분석이었다. 새로 시작된 서버가 제대로 동작하고 있는지, 지표수집에는 문제가 없는지 점검하는 것이었다. 일단 agents 지침으로 등록해둔 방법대로 grafana token을 사용해서 grafana에 접근하는 것은 아주 잘했다. 그리고 지표를 읽어서 파악하는 것도 어느 정도 문제없이 수행했다.
시스템 자원은 memory와 gpu를 많이 사용했다. cpu는 거의 사용하지 않았다.
그동안 거의 놀고 있던 맥북 자원을 이제야 다 사용하는 느낌이다.
grafana 수정
부족한 지표를 수정하고 보정하는 일을 맡기는 건 아무래도 조금 겁이 나서 간단히 sandbox 환경에도 grafana를 하나 만들어달라고 했다. codex로 chatgpt-5.5에게 시킨 일중에 가장 만족스럽게 하던 일이다. 과연 gemma4도 잘 할 수 있을지...
결론적으로 말하면 아주 실망했다. chatgpt-5.5는 옮기려고 하는 폴더내 다른 대시보드를 비교해서 내가 옮기라고 말한 맥락을 먼저 파악한 후에 정확히 그 일을 해냈다. 하지만 gemma4는 그정도까지는 하지 못했다. 일단 원본 대시보드를 옮기려고 했다. 그 후에 복사를 하고 내가 말한 sandbox 환경이 아닌 cbt 환경으로 만들었다.
물론 아주 엉망으로 한 건 아니었다. 몇가지 실수를 했을 뿐. 하지만 실제 production 환경도 건드릴 수 있는건데 이런 식이면 안된다. chatgpt-5.4, 5.5는 내가 아예 신경안써도 되는 수준으로, 아니 훨씬 더 잘 해준다. 실수도 전혀 없다. 요즘 나온 claude opus 4.7, gemini-3.5-flash 같은 모델들에서는 실수를 했다는 느낌을 전혀 받지 못했다. 오히려 내가 신경쓰지 못한 부분까지 챙겨주면 챙겨줬지.
gemma4 가 아무리 괜찮은 모델이라지만 그래도 머신 하나에 256k로 돌린 것에 너무 큰 기대를 한 것이긴 하지만 그래도 이런 작업을 시켜보고 싶었던거라 조금... 아쉬웠다. 작은 영역의 코드개발을 돕는다거나 분석을 하거나 하는 쪽으로만 사용하고 이런 전체적인 분석이 필요한 부분은 클라우드 모델 써야겠다.
