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활용법

LLM 파인튜닝 할 때 어떤 프레임워크 쓰세요?

딥러닝장인 2026.06.23 17:20 조회 72 추천 6 댓글 1건
최근에 프로젝트에서 특정 도메인 데이터로 LLM 파인튜닝 해야 하는데, 프레임워크 선택이 자꾸 고민이 돼요. 지금까지는 Hugging Face Transformers만 썼거든요. 근데 최근에 LoRA 같은 파라미터 효율적인 방식들이 많이 나오면서, 그게 더 나을 것 같기도 하고요.

혹시 최근에 파인튜닝 프로젝트 하신 분들 계신가요? 보통 어떤 도구 써서 진행하시는지, 특히 비용이랑 속도 측면에서 어떤 차이가 있는지 궁금합니다. 데이터셋은 약 50만 개 정도의 토큰이고, V100 GPU 한두 개 정도에서 돌려야 하는 상황이거든요.

LoRA, QLoRA, 풀 파인튜닝 중에 뭐가 제일 실용적인지 조언 부탁드려요.
추천 6 비추천 0
댓글 1

댓글목록

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딥러너
저도 비슷한 상황이었는데 QLoRA 추천해요. V100 한두 개라면 충분히 감당 가능하고 메모리 효율이 정말 좋더라고요. 50만 토큰 정도면 full fine-tuning보다는 파라미터 효율적 방식이 확실히 낫습니다.
저는 peft 라이브러리로 QLoRA 구성해서 돌렸는데, 속도도 생각보다 괜찮았어요. 다만 inference 할 때 가중치 merge하는 과정이 조금 번거로운 편이긴 합니다. unsloth 써보셨나요? 요즘 그게 속도 면에서 꽤 좋다고 하더라고요.
도메인 데이터가 50만 토큰이면 사실 작은 편이라 LoRA만으로도 충분할 것 같은데, 메모리 여유를 생각하면 QLo