mere.run setup

mere.run --version
mere.run model capabilities --recommended
mere.run guide --list

2. 모델을 다운로드하십시오:

```bash
mere.run model pull image-zimage-nano

모델 크기, 메모리 요구 사항 및 라이선스는 다릅니다. 모델을 다운로드하기 전에 [카탈로그 항목](./docs/model-sources.md)를 검토하고 풀 프리플라이트(pull preflight)를 실행하십시오. 설치 후에는 `mere.run model info MODEL_ID`가 모델의 매니페스트와 유효성 검사 상태를 보고합니다. 여기서 `MODEL_ID`는 카탈로그 ID로 대체하십시오. 로컬 추론(Local inference)은 모델이 설치된 후 호스팅되는 추론 서비스(hosted inference service)를 필요로 하지 않습니다.

## 할 수 있는 작업들

다음 표를 사용하여 워크플로우를 선택하십시오. 각 가이드에는 모델 ID, 전제 조건, 예시 및 제한 사항이 나열되어 있습니다. 사용 가능한 입력과 제어는 선택된 모델에 따라 달라집니다.

일부 워크플로우는 모든 모델 가중치(model weights)를 업데이트하는 대신 낮은 순위 적응(low-rank adaptation, LoRA)을 사용하여 작은 어댑터(adapters)를 훈련합니다.

| 영역 (Area) | 명령어 (Commands) | 기능 (Capabilities) |
| :--- | :--- | :--- |
| [텍스트, 코드 및 에이전트](./docs/runtime/text.md) | `text chat`, `text code`, `text embed`, `text anonymize`, `text decide`, `agent` | 채팅(Chat), 코드 생성(code generation), 도구 호출(tool calls), 구조화된 응답(structured responses), 임베딩(embeddings), 개인 정보 비식별화(personal information redaction), [Laya 결정](./docs/runtime/laya.md), [D1 멀티모달 결정](./docs/runtime/d1.md), 그리고 [Clef 결정](./docs/runtime/clef.md)를 포함하며, 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오 입력에 대한 네이티브 Omni 결정을 지원합니다. 모델에는 Gemma 4, DiffusionGemma, Qwen3.8, LFM2.5, Laguna, Inkling, Nemotron Lightning, [Nemotron Bolt](./docs/runtime/nemotron-bolt.md), DeepSeek V4 Flash, 그리고 Ornith가 포함됩니다. |
| ... | 
Geospatial 명령어는 준비된 텐서(prepared tensors)를 받습니다. 워크플로우의 책임은 여전히 래스터(raster) 획득, 재투영(reprojection), 타일링(tiling), 지리 참조(georeferencing), 그리고 증거 검토에 있습니다. 일부 체크포인트는 네이티브 추론 전에 문서화된 변환 단계가 필요합니다. 예측 결과는 여전히 검토 대상 후보입니다.

`vision track-live` 명령어는 트래킹 전에 카메라 클립을 녹화합니다. 이는 실시간으로 프레임별 추론(frame-by-frame inference)을 실행하지 않습니다. 평가 패키지 유효성 검사(Evaluation pack validation) 및 승진 영수증(promotion receipts)은 선언된 패키지와 보고서 확인만을 수행할 뿐, 일반적인 모델 품질이나 운영 승인을 확립하는 것은 아닙니다.

생성된 예제는 [showcase](https://mere.run/#showcase)를 참조하십시오.
런타임 지원은 체크포인트의 사용 또는 재배포 권한을 부여하지 않습니다. 해당 조건은 [모델 출처 및 라이선스](./docs/model-sources.md)를 검토하십시오.

## 예제 워크플로우 (Example workflows)

이 예제들은 설치된 CLI를 사용합니다. 소스 체크아웃(source checkout)의 경우, `mere.run`을 `swift run mere.run`으로 대체하십시오. `reference.png`와 같은 자체 입력 파일을 제공하십시오. 모델은 다운로드 가중치(weights)를 가져오고, 생성 명령어는 명명된 출력물(named outputs)을 작성합니다.

### 로컬 채팅 (Chat locally)

Gemma 모델을 다운로드하고 응답을 스트리밍하는 방법:

1. 모델 설치:

```bash
mere.run model pull text-chat-gemma4-12b-4bit

여러 참조, 구조화된 프롬프트, Krea 및 Klein LoRA 학습, 3D 재구성에 대해서는 [image guide](./docs/runtime/image.md)를 참조하세요.

### MiniMax Music 3으로 노래 작곡하기

이 워크플로우는 채팅 모델을 사용하여 노래를 계획하고 음악 모델을 사용하여 오디오를 생성합니다. 먼저, [Chat locally](#chat-locally)에 설명된 대로 Gemma를 설치하세요. 다운로드하기 전에 음악 모델의 약관 및 메모리 요구 사항을 검토하세요.

1. 약관 동의 후 MiniMax Music 3 설치:

```bash
mere.run model pull music-minimax-music3 --accept-license-terms

이 명령어는 또한 작곡 메타데이터를 저장합니다. `--require-composer-installed` 옵션은 암묵적인 작곡가 다운로드를 방지하며, `--lyrics-preflight strict`는 엄격한 가사-길이 검사를 활성화합니다. `q8-lm` 모드는 잔여 깊이 디코더(residual-depth decoder)를 BF16으로 유지하면서 전역 언어 모델(global language model)을 양자화합니다.

제공된 가사에 대해서는 ACE-Step 커버, 스템 분리(stem separation), MIDI 전사(MIDI transcription), 실시간 연주에 대해서는 [music guide](./docs/runtime/music.md)를 참조하세요.

### 동기화된 비디오 및 오디오 생성

LTX 모델의 이용 약관 및 메모리 요구 사항을 검토한 후 다운로드하세요.
그런 다음 다음 단계를 따르세요:

1. 이용 약관에 동의하여 전체 Distilled Bundle을 설치합니다:

```bash
mere.run model pull video-ltx25-distilled-bf16 --accept-license-terms

이 번들은 비디오 파이프라인에 BF16 가중치와 Q4 텍스트 인코더를 사용합니다. 체크섬으로 고정된 MiniMax-H3 LightX2V 8단계 워크플로우의 경우, MiniMax-H3은 참조, 장문 생성, 전체 LTX 파이프라인, 소스 오디오 및 SCAIL 피사체 애니메이션을 활용하며, [비디오 가이드](./docs/runtime/video.md)를 참고하세요.

### 로컬 API 서비스하기

서버를 시작하기 전에 [Chat locally](#chat-locally)에 설명된 대로 Gemma를 설치합니다. 다음 절차는 서버가 위치한 기기에서 연결을 허용하는 루프백 주소를 사용합니다:

1. 서버를 시작하지 않고 서비스 계획을 검사합니다:

```bash
mere.run api serve \
  --engine text-chat-gemma4 \
  --model text-chat-gemma4-12b-4bit \
... 

서버는 모델의 답변이 포함된 JSON 응답을 반환합니다. 서버를 중지하려면 해당 터미널에서 <kbd>Control+C</kbd>를 누르세요.

모델이 설치되면 서버는 임베딩(embeddings), 이미지 생성 및 편집, 음성(speech), 그리고 네이티브 비전(vision) 경로도 노출합니다. `/v1/models` 엔드포인트는 기능, 도구 지원, 입력 모달리티(input modalities), 그리고 활성화된 제한 사항을 보고합니다. 인증, 모델 거주지(model residency), 배치 처리(batching)에 대해서는 [API 가이드](./docs/runtime/api-server.md)를 참조하십시오. 채팅 인터페이스의 경우 [Open WebUI 설정 가이드](./docs/runtime/api-server.md#open-webui-companion)를 참고하십시오.

## 기기 간 앱 및 실행 (Apps and execution across machines)

작업을 생성하고 실행하려는 위치에 따라 인터페이스를 선택하세요:

| Surface | Execution location | Main functions |
| --- | --- | --- |
| [macOS Studio](./apps/macos/README.md) | 로컬 CLI 또는 구성된 실행기 (configured executors) | 미디어 생성, 학습(training), 로컬 아티팩트 라이브러리, 실행 검사(run inspection), 모델 관리, API 제공, 에이전트. 명령어 미리보기 및 로그는 계속 사용할 수 있습니다. |
| ... | 
로컬 iPhone 모델은 장치 메모리에 의존합니다. 시뮬레이터 빌드는 물리적 장치 추론이나 라이프사이클 동작을 확립하지 않습니다. Graph Studio 역시 별도의 런타임 버전과 파일 형식 버전을 가지고 있습니다: Graph v2는 `schema_version: 1` 워크플로우 파일을 사용합니다.

별도의 [Relay 및 Node 프로젝트](https://relay.mere.run)가 플릿 호스트(fleet hosts)를 관리합니다. [공식 플러그인](https://plugins.mere.run)은 추론 과정 외부에서 보조 워크플로우와 타입이 지정된 그래프 제공자(typed graph providers)를 추가합니다. 설치하지 않고 사용 가능한 플러그인을 검사하려면 다음을 실행하십시오:

```bash
mere.run plugin list
mere.run plugin info mere-vfx-tools

mere.run --models-root /Volumes/Models/mere-run model list

mere.run model location add /Volumes/Models
mere.run model location list

mere.run model storage
mere.run model gc

mere.run catalog --json
mere.run catalog resolve --json -- video generate