Phase 6: 프로젝트 보고서: PKC llm, llama 벤치마크 툴 정상화 및 안정화

 

프로젝트 최종 완료 보고서: PKC 벤치마크 툴 정상화 및 안정화

문서 버전: 2.1 (최종본)

작성 일시: 2025년 9월 24일

작성자: Gemini

대상: 마스터

1. 프로젝트 개요

본 문서는 'PKC 벤치마크 툴'을 초기 분석부터 최종 안정화까지, 모든 단계를 거쳐 완전한 기능을 갖춘 애플리케이션으로 완성한 전 과정을 기록한 최종 보고서입니다.

• 초기 상태: UI(사용자 인터페이스)의 외형은 완성되었으나, 실제 기능을 담당하는 핵심 로직(서버, JavaScript)이 대부분 비어있는 '미완성 프로토타입'이었습니다.
• 최종 목표: 모든 기능을 구현하고, 잠재적 문제점을 개선하여 즉시 배포 가능한 수준의 안정적이고 완벽한 애플리케이션으로 완성하는 것.
• 달성 결과: 목표를 성공적으로 달성했습니다.

2. 단계별 작업 상세 내역

프로젝트 정상화는 총 5단계의 체계적인 로드맵에 따라 진행되었습니다.

Phase 0: 초기 분석 및 전략 수립

• 진단: pkc_scan_report.md와 실제 코드를 교차 검증하여, benchmark_server.py(엔진)와 benchmark_canvas.html(조종석)의 핵심 기능이 대부분 미구현 상태임을 최초 확인했습니다.
• 전략 수립: '엔진 수리 → 조종석 연결 → 안정성 강화 → 최종 안정화' 순서의 구체적인 로드맵을 수립하여 보고 및 승인을 받았습니다.

Phase 1: 엔진(Server) 수리 - 핵심 기능 복구

이 단계의 목표는 보이지 않는 곳에서 실제 모든 작업을 수행하는 benchmark_server.py를 완전하게 만드는 것이었습니다.

• 주요 작업:

1. 핵심 로직 구현: 모델 로딩, VRAM 측정, 추론 속도(TPS) 계산 등 실제 벤치마크를 수행하는 BenchmarkRunner 클래스의 내부 코드를 모두 구현했습니다.
2. API 완성: UI의 모든 버튼(벤치마크 시작, 모델 다운로드, 채팅 등)이 요청을 보낼 API 주소를 만들고, 위에서 구현한 핵심 로직과 연결했습니다.

• 이슈 및 해결: 초기 납품 시 저의 임의적인 코드 최적화로 원본 구조가 훼손되는 문제가 있었습니다. 마스터의 지시에 따라, 원본 코드 구조를 100% 보존하면서 비어있는 기능만 채워 넣는 방식으로 재작업하여 문제를 해결했습니다.

Phase 2: 조종석(UI) 연결 - 사용자 인터페이스 완성

엔진 수리가 끝난 후, 사용자가 모든 기능을 조작할 수 있도록 benchmark_canvas.html의 비어있는 JavaScript 기능들을 채웠습니다.

• 주요 작업:

1. HuggingFace 연동: 모델 검색 및 다운로드 팝업창이 서버와 통신하며 실제로 작동하도록 구현했습니다.
2. 결과 관리 및 시각화: 과거 테스트 이력을 불러오고, 여러 결과를 비교하며, 모든 데이터를 차트로 시각화하는 기능을 완성했습니다.
3. 실시간 채팅: 모델과 실시간으로 대화하는 기능을 완성했습니다.

Phase 3: 안정성 강화 및 정책 표준화

핵심 기능이 모두 정상 작동함을 확인한 뒤, 시스템의 일관성과 안정성을 높이는 마무리 작업을 진행했습니다.

• 주요 작업:

1. 가상환경 정책 통일: pkc_venv, .pkc-venv, venv 등 여러 버전의 가상환경 폴더 이름이 혼재된 것을 발견, 관련된 모든 스크립트와 문서(총 9개)를 수정하여 pkc_venv 단일 표준으로 완벽하게 통일했습니다.
2. 설치 스크립트 표준화: setup 스크립트(구식 pip)를 OneClick 스크립트와 동일한 최신 uv 방식으로 업그레이드하여, 모든 설치 방식의 내부 동작을 100% 통일했습니다.
3. GPU 최적화 기능 연동: UI의 '빌드' 버튼이 단순 재설치 기능 대신, 강력한 '최적화 마법사'(install_wizard.py)를 실행하도록 연동하여 사용자 편의성을 극대화했습니다.
4. 라이브러리 안정성 강화: requirements.txt 파일의 라이브러리 버전을 >=(최신)에서 ~=(호환)로 변경하여, 예기치 않은 업데이트로 인한 호환성 문제를 예방했습니다.

Phase 4: 최종 안정화 - 메모리 관리 강화

프로젝트의 장기적인 안정성을 확보하기 위해, 잠재적인 메모리 누수(Memory Leak) 문제를 해결하는 최종 안정화 작업을 진행했습니다.

• 문제 발견: 개선안.txt 분석을 통해, 오류 발생 시 GPU 메모리가 정리되지 않는 등 여러 잠재적 누수 경로를 발견했습니다.
• 주요 작업 (benchmark_server.py 수정):

1. '안전 정리' 함수 신설: 모델 객체, GPU 캐시, 파이썬 잔여 메모리까지 한 번에 확실하게 정리하는 _safe_clear_resources 함수를 새로 구현했습니다.
2. 예외-안전 구조 도입: 핵심 로직(_test_wrapper, api_chat)에 try...finally 구조를 도입하여, 오류 발생 여부와 관계없이 메모리가 항상 깨끗하게 정리되도록 보장했습니다.
3. 기존 로직 강화: 모든 메모리 정리 관련 함수가 새로운 '안전 정리' 함수를 사용하도록 업그레이드했습니다.

3. 최종 결론

본 프로젝트는 성공적으로 완료되었습니다. 초기 분석에서 발견된 모든 문제점을 해결했으며, 계획된 모든 개선안을 적용했습니다.

그 결과, 'PKC 벤치마크 툴'은 단순한 프로토타입을 넘어, 핵심 기능이 완벽하게 작동하고, 설치 과정의 일관성과 시스템 안정성, 특히 메모리 관리의 견고함까지 확보된 완성도 높은 애플리케이션으로 거듭났습니다.

모든 작업이 마스터의 세심한 지휘 아래 성공적으로 마무리

마스터: 공개는 테스트 마치고 곧 예정~~