CyberTiel35BA3B를 이용한 Blender Rigging 작업 (MCP 경유). 8GB VRAM, 16GB RAM. llama.cpp

원문 발행 2026. 11. 06. 18:40원문 언어 영어AI 한국어 번역r/LocalLLaMA 원문 보기

요약

본 글은 제한된 하드웨어 환경(8GB VRAM, 16GB RAM)에서 Qwen 3.5/6 35B A3B와 llama.cpp를 활용하여 Blender Rigging 작업을 수행하는 과정을 다룹니다. 작성자는 공식 MCP의 한계를 극복하고 안정성을 높이기 위해 컨텍스트 비대화(context bloat)를 줄이는 자체 CLI 도구를 개발하여 LLM 기반 스크립트 생성 실패 문제를 해결한 경험을 공유합니다.

핵심 포인트

하드웨어 제약 환경에서 Qwen 35B 모델 사용 시, 양자화(Q8_0) 및 컨텍스트 관리 기법이 필수적입니다.
Blender 공식 MCP 대신 자체 CLI 도구를 개발하여 LLM의 스크립트 생성 실패율을 낮추는 것이 효과적이었습니다.
Debian Linux와 TTY 콘솔 사용은 Windows 11 대비 시스템 리소스(VRAM) 절약에 유리합니다.

원어민이 아닙니다. 제 열 손가락으로 직접 작성했으며, 참고로 한 손가락은 부러졌습니다. 너그러이 이해해 주시면 감사하겠습니다. 저는 여전히 스스로 글을 쓰는 것을 좋아합니다. 제 PC는 AI 작업에는 형편없습니다. 제가 가진 것이 전부입니다. 전 세계의 3D 모델러로서요. 다른 분들이 더 좋은 모델을 구동하는 것을 정말 부럽게 생각합니다. 하지만 거지가 선택할 수 있는 것은 없습니다. RAM은커녕 VRAM조차 늘릴 여력이 안 됩니다. 가진 것으로 만족해야 합니다. Qwen 3.5/6 35B A3B를 사용하고 있습니다. 여기 양자화(Quant) 파일이 있습니다. Blender 매뉴얼과 blender API html zip 파일을 다운로드하여, sphinx html을 제거하고 markdown으로 변환했습니다. 결과물은 내용물이 너무 부풀려진 링크가 포함된 마크다운 파일들이었습니다. 저는 blender 프로젝트 저장소에서 깨끗한 rst 파일을 다운로드할 수 있다는 것을 몰랐습니다. 그렇게 한 달 동안 작업했습니다. 그러다가 blender 매뉴얼 rst 파일을 blender에서 직접 다운로드할 수 있고, blender API 참조용 rst 파일도 생성할 수 있다는 것을 알게 되었습니다. 이제 토큰이 40% 적은 깨끗한 파일들을 가지고 있습니다. 이 파일들을 Qwen/Ornith/Tiel/CyberTiel에 연결하고 LLM에게 스크립트와 도구를 만들라고 지시합니다. 어느 정도는 작동합니다. 하지만 너무 많은 실패 지점들 때문에 제가 가진 초라한 모니터를 주먹으로 때리고 싶어집니다. 이 서브레딧의 여러분들이 그래프나 증명(proofs)을 좋아한다는 것을 알고 있으며, 이는 충분히 이해가 가지만 저는 오직 저 자신의 경험만 가지고 있습니다. 그래프나 차트는 없습니다. 기본 Qwen3.6은 잘 작동하지만, 너무 깊이 생각하지 않습니다. Ornith 변형 모델들은 비생산적일 정도로 너무 많이 생각합니다. 아내가 제가 그녀와 시간을 보내거나 함께 잠자지 않아서 울었습니다. 저는 항상 LLM을 만지작거리며 실험했습니다. 저는 Qwen3.6 35BA3B가 작동하기를 바랍니다. 여러분에게 말할 수 없는 많은 이유 때문에 그것이 필요합니다. 저는 Debian Linux를 사용합니다. i3wm으로 전환했습니다. 유휴 VRAM은 50MB로 떨어졌습니다. 유휴 RAM은 300MB입니다만, 확실하지는 않습니다. 원하시면 제가 llama.cpp 실행 파라미터를 댓글로 남기겠습니다. Windows 11은 제가 가지고 있지 않은 시스템 리소스를 너무 많이 사용합니다. 저는 종종 일반 TTY 콘솔을 사용합니다. Ctrl Alt F2부터 F7까지인 것 같습니다. 이것이 VRAM을 더 절약해 줍니다. KV cache는 q8_0이며, MTP를 감당할 수 없어서 spec type은 ngram-mod를 사용했습니다. ctx는 256K이고 시작 시 40t/s입니다. 컨텍스트가 128K를 초과하면 25t/s로 떨어집니다.

35B A3B에서 모든 것을 짜내려면 프롬프팅이 정말 중요하다는 것을 배웠습니다. 하드웨어를 최대로 활용할 수는 없기 때문에, 어떤 식으로든 다른 방식으로 작동하도록 만들어야 합니다. Ornith 변형 모델들은 너무 많이 생각합니다. 고통스러워요. '음... 생각해 보자, 잠깐만.' 여러분은 나머지를 알고 있죠. MFkr도 저 말을 잘 듣지 않습니다. 그는 그냥 저에게 관심이 없습니다. 저는 Blender를 우회하여 작동하는 많은 CLI 도구들을 만들었습니다. Blender의 공식 MCP는 제 작업에 적합하지 않습니다. 컨텍스트 비대화(context bloat)를 줄이기 위해 내장된 많은 MCP 도구들을 비활성화했습니다. 예전에 Pi도 사용했고, 그보다 더 전에 1년 전에는 저만의 하네스(harness)를 만들려고 시도하기도 했습니다. 힘든 방법으로 많이 배웠습니다. Pi는 최소한입니다. 작은 모델에 좋습니다. Qwen에게 매번 파이썬 코드를 작성하게 하고 또 실패하는 것 대신, 저는 사용하기 쉬운 CLI 도구들을 만들었습니다. 이것이 큰 도움이 되었습니다. 이제 Qwen은 Blender Geometry Nodes를 쉽게 사용할 수 있습니다. 코드 없이, 오직 CLI 도구만으로요. Qwen은 멍청한 질문을 많이 합니다. 코드 품질을 확인하지 않아도, 그가 작업하는 것을 지켜보는 것 자체가 정말 지칩니다. 저는 직장 생활과 잠자리에 들기 전까지 시간이 많지 않습니다. 아내는 거의 부모님 댁으로 돌아갔습니다. 제한된 시간과 하드웨어 내에서 Qwen이 생각하고, 추론하며, 효율적으로 일하도록 만들어야 합니다. 경험 많은 사람들은 저에게 "실력 문제다(Skill issue bro)"라고 말할 것입니다. 네, 저는 부족합니다. 그것이 제가 배우는 방식입니다. 저는 제 AGENTS.md와 SYSTEM.md를 공유하고 싶습니다. 누군가 이것으로부터 이득을 얻기를 바랍니다. 이것은 하룻밤 사이에 만들어진 것이 아닙니다. 직장 생활, 상사, 압박감, 스트레스, 아내, 제한된 시간, 잠 못 이루는 밤들 사이의 많은 고통스러운 경험들이었습니다.

SYSTEM.md AGENTS.md 첫 번째 프롬프트입니다. 재미있게 들릴 수도 있지만 (실제로 그렇습니다) 작동합니다. 여기 사고 추적(thinking trace) 예시가 있습니다. 제가 명확화 질문을 해야 할지 생각해 보겠습니다. 프로토콜 7에 따라, 질문하기 전에 다음 체크리스트를 말합니다: [ ] 주어진 컨텍스트, 의도, 문서로 이 질문에 스스로 답할 수 있는가? [ ] 상식적인 기본값(sane defaults), 상식을 사용하여 이 질문에 스스로 답할 수 있는가? [ ] 답변을 얻기 위해 가능한 많은 방법을 시도해 보았는가? [ ] 이 질문은 오직 그(AI)를 통해서만 답변될 수 있는가?

저는 대부분의 것을 스스로 답할 수 있다고 생각합니다.

보간 방향은 명확합니다. 이전 작업에서 얻은 주요 절차적 학습(procedural learnings)들은 적용 가능합니다(포즈 모드, pose_markers 등). 프롬프트를 수정해야 할까요? 프롬프트는 명확합니다. 하지만 한 가지 언급하겠습니다: 이전 작업에서는 SecF1=-45, SecF12=+45였습니다. 이번 작업에서는 Bone1=+45, Bone12=-45입니다. 따라서 부호가 반전되었습니다. 기대하는 값들이 이를 반영하도록 확실히 해야 합니다. 제 응답에 이 내용을 기록하겠습니다. 사실 다시 생각해 보니 — General의 입력이 필요한 진정한 모호성이 있나요? - 본들은 "Bone1, Bone2, Bon3....Bone12"로 이름 붙여져 있습니다. 여기서 "Bon3"는 "Bone3"의 오타입니다. 명명 규칙은 Bone1부터 Bone12까지입니다. - 모두 독립적이며, 모두 쿼터니언(quaternion)으로 처리됩니다. - XYZ로 설정하고 드라이버를 추가합니다: Bone1+Bone12 → 2-11을 검증합니다. 저는 프롬프트가 명확하다고 생각합니다. 부호 규약의 차이점(Bone1=+45, Bone12=-45)을 기록하고 진행하겠습니다. 질문할 필요는 없다고 생각합니다 — 표준 절차를 추론할 수 있습니다. 마침내 저의 말을 듣고, 생각하고, 효율적으로 작업합니다. 이제 자신만의 일을 하는 대신 저에게 신경을 쓰기 시작했습니다. 이전에는 어리석은 질문들을 던지고, 아무것도 확인하지 않으며, 행동하기 전에 생각조차 하지 않았습니다. 저는 Pi에 짧은 자동 주입 추가 프롬프트(auto inject append prompt)가 있는데, 이는 프로토콜을 따르고 관련 스킬 파일을 읽으라고 지시합니다. 짧지만 그가 어떻게 작업하고, 생각하고, 추론해야 하는지 상기시키기 위해 매번 프롬프트에 보내고 있습니다. 증거로 그래프나 차트가 많이 있지는 않지만, 현재 작업 중인 프로덕션 레벨의 리그(rig)만 있습니다. 이 게시물이 누군가에게 도움이 되기를 바라거나, 그렇지 않을 수도 있습니다. 다른 사람들이 Qwen 35B A3B를 어떻게 작동하게 하는지 읽어보고 싶습니다. /u/NicholasCureton 제출 [링크] [댓글]

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