kerlenton/bootgpt

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01부트 섹터 코드가 512바이트에 들어가며, 이어지는 디스크 섹터에서 모델 가중치를 불러옵니다.
• 02정수 연산만 사용해 16비트 리얼 모드에서 추론을 실행합니다.
• 03Python 학습 스크립트가 모델을 int8로 양자화하고, 비교를 위해 어셈블리의 연산을 시뮬레이션합니다.
• 04커널 스타일의 합성 부팅 로그를 학습 데이터로 생성합니다.
• 05QEMU에서 실행할 수 있으며, 디스크 이미지를 USB 메모리에 기록할 수 있습니다.

활용 사례

• 순수 x86 어셈블리로 신경망 추론을 구현하는 방법을 살펴봅니다.
• 사이즈코딩과 부트 섹터 프로그래밍 기법을 익힙니다.
• 제약이 매우 큰 하드웨어에서 int8 양자화와 고정소수점 추론을 실험합니다.

빠른 시작

1. 1

   Homebrew로 nasm과 qemu를 설치합니다

   brew install nasm qemu
2. 2

   Python 가상 환경을 만들고 numpy를 설치합니다

   python3 -m venv .venv && .venv/bin/pip install numpy
3. 3

   부팅 이미지를 빌드합니다

   ./build.sh
4. 4

   QEMU에서 이미지를 실행합니다

   ./run.sh

사용 전 알아둘 점

• !README의 설치 명령은 macOS(Homebrew)용이므로, 다른 플랫폼에서는 별도로 환경을 설정해야 합니다.
• !이 모델은 가짜 부팅 로그를 생성하는 작은 재미용 프로젝트이며, 범용 언어 모델이 아닙니다.
• !실제 하드웨어에서 부팅하려면 BIOS가 탑재된 컴퓨터가 필요하고 disk.img를 USB 드라이브에 기록해야 하지만, README에서는 간단히만 언급합니다.

토픽

자주 묻는 질문

bootgpt은(는) 무엇인가요?

512바이트 x86 부트 섹터에서 실행되며 가짜 Linux 부팅 로그를 만들어 내는 작은 문자 단위 언어 모델입니다. bootgpt는 운영 체제가 로드되기 전에 부팅 시 실행되는 신경망입니다. 512바이트 MBR에는 직접 작성한 x86 어셈블리가 들어 있으며, 이어지는 디스크 섹터 23개에서 11.5KB int8 양자화 모델을 읽어 386급 CPU의 16비트 리얼 모드에서 추론을 수행합니다. OS나 C 런타임은 필요하지 않습니다.

bootgpt은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

bootgpt은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

bootgpt은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. bootgpt의 마지막 커밋은 2026년 10월 31일입니다.

bootgpt은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

순수 x86 어셈블리로 신경망 추론을 구현하는 방법을 살펴봅니다. 사이즈코딩과 부트 섹터 프로그래밍 기법을 익힙니다. 제약이 매우 큰 하드웨어에서 int8 양자화와 고정소수점 추론을 실험합니다.

bootgpt는 어떻게 설치하나요?

Homebrew로 nasm과 qemu를 설치합니다: brew install nasm qemu Python 가상 환경을 만들고 numpy를 설치합니다: python3 -m venv .venv && .venv/bin/pip install numpy 부팅 이미지를 빌드합니다: ./build.sh QEMU에서 이미지를 실행합니다: ./run.sh

bootgpt은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/kerlenton/bootgpt