영어 원문: https://argusic.com/subject/jev
jev
jevos: Jev 및 Microsoft-Decision-1의 오픈 소스 대안. 확률을 포함한 예/아니오 결정, 선택 및 점수, 노트북의 CPU에서.
실행됨출처: GitHub홈페이지C++MITcommit eb74cf78e537
C++, MIT 라이선스. 프로젝트 자체 레이블: ai, classification, cpu inference, decision model, edge ai, gguf, jev 및 jev alternative.
jev: 실행됩니다. Argusic agent가 GPU가 없는 깨끗한 머신에서 19분 만에 설치했고, 오류 2개가 발생했지만 도움 없이 모두 수정했으며, 전체 세션이 녹화되었습니다.
The jev project installs with uv, the llama.cpp runtime and a pinned GGUF model download with sha256 verification, and the HTTP server (port 8017) serves real noul decisions over /v1/systemone plus /health, /v1/models and /dino, all confirmed with curl status codes and JSON responses in this container.
깨끗한 머신에서 agent가 얻은 결과를 agent 자신의 말로 옮긴 것입니다. 측정 방법
Argusic이 매번 새 머신에서 측정합니다. 모든 수치는 해당 증거로 연결됩니다. Argusic 점수 100점 만점에 100점(이 프로젝트 실행 점수의 평균).
한눈에 보기
프로젝트 데이터 출처: GitHub(이 페이지 상단에 링크), 업데이트 . 테스트 데이터 제공: Argusic(CC BY 4.0). 모든 수치는 전체 log, 녹화, 그리고 그 sha256 해시가 있는 실행 페이지로 연결됩니다.
측정한 항목
이 판정을 결정한 실행에서 가져왔습니다. 모든 줄은 추정치가 아니라 기록된 값입니다.

agent 자신의 말로 본 문제점
agent가 직접 남긴 말이며, 심각한 것부터 나열하고 조언으로 고쳐 쓰지 않습니다.
- README quickstart points to a jevos release asset (jevos-q4_k_m.gguf) that returns 404 on GitHub4분
- uv was not installed in the container2분
- 설치 시간
- 19분
- 깨끗한 머신에서 완료까지
- 7분
- 발생하고 수정된 오류
- 2개 발생, 2개를 사람의 도움 없이 수정
- 결과를 증명한 방법
- uv sync exited 0 (16 packages resolved); 'uv run jev serve --model spark-1.7b --quant q4_k_m --device cpu --threads 4' started and GET /health returned HTTP 200 with status ready; POST /v1/systemone with the README example returned HTTP 200 with noul 0.9496128141559874; 'jev decide' on a native request exited 0 and wrote full decision JSON; /v1/models and /dino both returned HTTP 200
- 사용한 모델 token
- 191,451
- 테스트한 정확한 commit
- eb74cf78e537
- 컨테이너 이미지
- sha256:cdd920bce783
측정하지 않은 항목
나머지 절반입니다. 이 증거가 어디까지 유효한지 정확히 볼 수 있도록 공백은 공백으로 표시하며 절대 채워 넣지 않습니다.
- 최대 GPU 메모리
- CPU 머신에서 실행되어 샘플링할 GPU가 없었습니다
- 장시간 실행 시 동작
- 각 시도는 문서화된 가장 작은 설정과 고정된 시간 예산을 사용하므로, 부하에서 얼마나 버티는지가 아니라 실행되는지를 측정합니다
세션 보기
깨끗한 머신에서 시작한 전체 실행을 실제 속도 그대로 보여 줍니다. 잘라 낸 부분도, 빠르게 돌린 부분도 없습니다.
1번째 시도의 녹화, 실행일 , 위 판정을 결정한 시도입니다. 이 영상의 원본인 터미널 녹화가 증거이며 sha256 지문과 함께 저장됩니다. 영상은 그것을 렌더링한 것입니다. 재생을 누르기 전에는 영상 호스트에서 아무것도 불러오지 않습니다.
녹화의 마지막 부분
이 판정을 결정한 터미널 세션의 마지막 줄을 기록된 그대로 보여 줍니다.
5. **Real inference** — `POST /v1/systemone` with the README's example returned HTTP 200 with `{"mo…
6. **CLI** — `jev decide --model spark-1.7b --quant q4_k_m --device cpu --threads 4` on a native-fo…
7. **Assets** — `ffmpeg -v error` decoded `assets/dino_run.gif` and both PNGs cleanly.
8. **One doc mismatch** (not a failure): README says `choice`/`score` are refused with 422, but the…
Total elapsed: ~19 minutes of work (install ~4 min, downloads ~3 min, runs ~10 min).
exec
/bin/sh -lc 'cd /work/repo && export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH" && uv run jev devices 2>&1 | pyt…
succeeded in 0ms:
installed_runtimes: ['vulkan']
devices: ['CPU']
tokens used
191,451전체 세션 다시 보기, 깨끗한 머신에서 이 시점까지의 모든 명령.
테스트 방법
하나의 agent, 하나의 컨테이너, 사람의 도움 없음. agent는 프로젝트 문서가 안내하는 방식대로 프로젝트를 설치하고 실행하며, 문제가 생기면 수정합니다. 아래의 모든 내용은 실제로 일어난 그대로 기록되었습니다: 터미널 세션, log, 정확한 commit. 전체 방법론.
장점과 한계
의견이 아니라 측정된 사실입니다. 콘텐츠 작성 방식.
잘된 점
- 깨끗한 머신에서 실행 상태에 도달했으며, 세션이 녹화되었습니다.
- 19분 만에 설치되었습니다.
- 사람의 개입 없이 오류 2개에서 모두 복구했습니다. 실패가 해결할 수 있을 만큼 잘 문서화되어 있다는 뜻입니다.
- GPU 없이 실행되었으므로, 시작하는 데 GPU가 필요하지 않습니다.
- 호스트가 보고한 라이선스는 MIT입니다.
잘되지 않은 점 또는 알 수 없는 점
- 지금까지 한 번 측정되었습니다. 한 번의 시도는 실행될 수 있음을 보여 줄 뿐, 안정적으로 실행된다는 것을 보여 주지는 않습니다.
적합한 용도
- 노트북이나 작은 서버에서 시험해 보기: GPU 없이 실행 상태에 도달했습니다.
같은 분야에서 함께 테스트한 프로젝트
여기 있는 모든 프로젝트는 Argusic이 깨끗한 머신에 설치하고 실행했습니다. 테스트하지 않은 프로젝트는 여기에 나오지 않습니다.
실행 기록
토픽 (출처: GitHub)
aiclassificationcpu-inferencedecision-modeledge-aiggufjevjev-alternativellama-cppllmllm-inferencelocal-ailocal-llmmicrosoft-decisionmicrosoft-decision-1offlineon-device-aiopen-source-alternativeself-hostedyes-no
배지 삽입
프로젝트 README용 Markdown입니다. 이 페이지로 다시 연결되며, 이용 조건은 다음에 있습니다: 이용 약관 페이지.
[](https://argusic.com/subject/jev)질문
- jev 프로젝트는 실행되나요?
- 예. jev 프로젝트는 실행됩니다. Argusic은 깨끗한 머신에서 19분 만에 설치하고 실행했으며, 그 과정에서 오류 2개가 발생했고, 세션을 녹화했습니다.
- Argusic은 jev 프로젝트를 어떻게 테스트했나요?
- 새로운 일회용 머신에서 모든 명령을 기록하며 테스트했습니다. 리포지토리는 commit eb74cf78e537에 고정되었습니다. 기록된 시도는 한 번이며, 전체 방법은 방법론 페이지에 있습니다.
- jev 테스트 비용은 얼마였나요?
- 이 판정을 낸 실행의 비용은 0.05 USD입니다: 백만 token당 정가가 아니라 실제 컴퓨팅 및 모델 비용입니다. 해당 실행 페이지에 기록되어 있습니다.
- jev 설치에는 얼마나 걸리나요?
- 이 판정을 결정한 실행에서 깨끗한 머신부터 실행 상태까지 19분이 걸렸습니다. 평균이 아니라 측정된 한 번의 시도입니다.
- jev 실행에 GPU가 필요한가요?
- 시작하는 데는 필요하지 않습니다. Argusic은 GPU가 없는 머신에서 실행 상태에 도달했습니다.
- jev 설치 시 어떤 문제가 생기나요?
- 기록된 실행에서 2개의 문제가 발생했습니다. 그중 2개는 사람의 도움 없이 수정되었습니다. 각 문제와 그로 인해 든 시간이 이 페이지에 나와 있습니다.
- jev 프로젝트의 증거는 어디에 있나요?
- 기록된 실행이 이 페이지에 있으며, 각각 전체 log와 터미널 녹화로 연결됩니다. 이들은 몰래 변경할 수 없도록 sha256 지문과 함께 저장됩니다.