LLM 미세조정(Fine-tuning) 처음 해보는데 어디서부터 시작해야 하나요?

요즘 회사에서 특정 도메인 데이터로 모델을 커스터마이징해야 할 것 같은데, 미세조정이 뭔지 정확히 모르고 시작하려니까 막히네요. 코스들을 봐도 다 당연하다고 설명하고 넘어가더라고요. 초보자 입장에서 정리해봤는데 혹시 틀린 부분 있으면 지적해주세요.

제가 이해한 바로는 미세조정은 이미 학습된 큰 모델(예: Llama, GPT 같은 거)을 가져와서, 우리가 원하는 특정 작업이나 스타일에 맞게 추가로 학습시키는 거더라고요. 처음부터 모델을 만드는 게 아니라 기존 모델의 가중치를 조금씩 조정하는 거라서 리소스도 덜 들고 시간도 훨씬 빠르다고 하더라고요. 근데 실제로 한 번도 안 해봐서 이게 맞는지 확신이 안 섭니다.

지금 저는 HuggingFace 사이트에 올려진 모델들을 둘러보고 있는데, 거기서 바로 미세조정할 수 있는 방법이 있는 것 같아요. 근데 코드를 봐도 복잡하고... 혹시 처음 시작하기 좋은 튜토리얼이나 라이브러리 있을까요? 예를 들어 PyTorch 말고 더 간단한 방식도 있을 것 같은데요.

그리고 또 하나 궁금한 게 미세조정할 때 데이터는 얼마나 필요한가 싶어요. 뭔가 몇 천 개의 예제가 필요하다는 글도 봤는데, 우리 회사 데이터는 그것보다 훨씬 적을 수도 있거든요. 이 경우에는 미세조정이 효과가 없을까요 아니면 방법이 따로 있을까요?

작은 것부터 배워나가고 싶은데 좋은 방향 제시해주시면 정말 감사하겠습니다.