이번에는 Zeroclaw다!!

지난번 안드로이드 공기계에서 Openclaw를 설치하다가 실패해서 이번에는 Zeroclaw를 설치해보도록 하겠습니다.

일단 이것저것 많이 사용해보는 것으로...

여기가 공식 홈페이지입니다

그리고 여기는 빠른 시작 페이지 되겠습니다.

Zeroclaw 설치

설치는 그렇게 어렵지 않습니다. (물론 이전에 Openwork에서 삽질을 하도 해서 그런 것일 수 도)

여기 설치 페이지에 가서 보면 간단합니다.

전 그 중에서 zeroclaw를 git clone해서 bootstrap하는 방법(원클릭 부트스트랩)으로 진행했습니다.

Zeroclaw 설치

그전에 Ubuntu 사용자인경우 사전 설치 해주면 좋을 것을 먼저 설치해주면 되겠습니다.

# Linux (Debian/Ubuntu)

# apt install build-essential pkg-config

# Rust toolchain

$ curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://sh.rustup.rs | sh

그리고 추가적으로 시스템 의존성과 rust를 함께 해결하고자 아래와 같이 추가적인 옵션인 --install-system-deps --install-rust을 함께 실행하였습니다. 이미 위에서 rust를 설치하였으나 혹시 몰라서 다시 한번 더 옵션을 넣었습니다.

$ git clone https://github.com/zeroclaw-labs/zeroclaw.git

$ cd zeroclaw

$ ./install.sh --install-system-deps --install-rust

※ 다만 일반 계정에서 ./install.sh를 실행하였으나 스스로 필요한 것들을 설치하기 위해서 관리자 비밀번호를 요구하니 sudo 설정 하시고 진행하시기 바랍니다. 

Zeroclaw 실행 및 환경설정

Zeroclaw에서도 앞선 Openwork처럼 환경설정이 필요합니다. 

환경설정 파일은 홈 폴더의 숨김 폴더안에 생성됩니다. 

$ ls ~/.zeroclaw/config.toml

음... 어쩌면 아직 config.toml 파일이 없을 수 도 있습니다. 만약 없다면, 우선 Zeroclaw를 한번 실행시켜 주십쇼

$ zeroclaw gateway

그런 후 다시 종료 시키면 환경설정 파일 안에 이런 저런 파라미터 값들이 추가되어 있습니다.

지금이 환경설정을 수정해줘야하는 시간입니다. :)

저의 경우 provider는 ollama, model은 llama3.2:3b을 사용하고, 원격 윈도우에서 웹으로 접근하려고 하기 때문에 아래와 같이 수정하였습니다.

$ vi ~/.zeroclaw/config.toml

api_url = "http://localhost:11434"
default_provider = "ollama"
default_model = "llama3.2:3b"

[gateway]
port = 3000
host = "0.0.0.0"
require_pairing = true
allow_public_bind = true

6 digi code를 입력해서 원격 PC에서 브라우저를 통해서 Zeroclaw를 실행하였으나... 문제는 제대로 모델과 통신이 안되더라구요.

저는 처음에

$ zeroclaw onboard 

로 시작하지 않고,

$ zeroclaw gateway

로 시작했는데, 이렇게 시작하면서 ollama 모델과 제대로 통신을 못하는 것인지 아직 해결은 못했습니다.

중간에 onboard를 실행시키니 기존 config.toml을 모두 overwite해서 기존 환경설정이 어그러져있더라구요.

ollama는 정상적으로 작동하는 것 처럼 보이는데 zeroclaw의 환경설정에서 제가 무엇인가 제대로 설정을 못잡아 준 것 같습니다. :)

다시 Zeroclaw와 함께 Openclaw, Openjarvis도 한번 설치해서 연동까지만 진행하는 기록들을 작성해보도록 하겠습니다. :)

출처: @ye._.vely618

Microbiome Database를 만들어 볼까?

Microbiome분석을 위해서 여기저기 기웃거려봤다면
여러가지 16S rRNA 데이터베이스가 있다는것을 아실겁니다.

보통 microbiome분석에 입문해서 사용하는 것이라면
대게 처음 분석하는 tool에따라 결정되는데
우리 롭횽님의 qiime를 접한다면 greengene을, mothur을 접하게된다면 silva를 database로 만나게됩니다.

사실 대부분의 연구 결과들이 greengene과 silva로 나오기 떄문에 이 두 database를 사용하면 당연히 그 누구도 갠세이 놓지 않습니다.
-아니면 에디터나 리뷰어에게 외쳐보자. Drop the DB, yo!

근데 매번 분석하다보면 family수준 밑에만 내려가면 unknown은 왜이리 많을걸까..

그렇다면 그냥 우리가 손수 microbiome분석을 위한 db를 만들어보면 어떨까?

당근 이렇게 만들경우 실제 연구에 사용하기는 마뜩치 않다는걸 미리 말씀드립니다.

일단 tree를 만들기가;;; 녹녹치 않습니다. (물론 서열수를 줄이면 수십G 메모리를 가지는 워크스테이션이 있으면 가능합니다.)
그리고 제가 분류학자도 아니고 제가 서열보고도 얘가 몬지 알지도 못하고
서열에 taxonomy 붙여도 제대로 연결시킨건지 확인이 되지 않는다는 큰 문제가 있습죠

#물론_이사진을보면_누군지_압니다, 출처:SM Town

그럼에도 불구하고 왜하냐? 그냥 재미삼아, 경험삼아 만들어보는것입니다.

내가 사용하는 DB를 만드는데 얼마나 많은 고민이 녹아있고
얼마나 많은 생각들이 들어가 있는지 이해를 해보는것도 나쁘지 않을듯하고요 ㅎㅎ ;)

일단 이런걸 하겠다고 블로그에 띄워놨으니 언젠가는 후속글을 올리지 않을까요?
따라가능하도록 소스같은것은 각 글이나 github에 업로드하는 걸로 :)
jupyter notebook으로 올리면 더더욱 좋겠지만 제가 아직 notebook이 익숙치가 않아서..

우선 다음 글에서는 Custom Microbiome Database에 필요한 기초 자료 수집에 관련된 내용들을 올리도록 하겠습니다. :)