4090이면 일단 LoRA로 충분할 것 같네요. 50만 개 데이터셋이면 메모리도 크게 문제 안 될 거고요. 저도 비슷한 사양에서 했는데 r=8, alpha=16 정도에서 무난했습니다. QLoRA는 메모리가 진짜 부족할 때만 써도 될 것 같아요. 양자화 오버헤드가 은근 있더라고요.
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LLM 파인튜닝할 때 LoRA랑 QLoRA 중 뭐 써야 하나요?
요즘 개인 프로젝트로 오픈소스 LLM 파인튜닝을 시작했는데, LoRA와 QLoRA 중 어떤 걸 선택해야 할지 고민이 많네요. 커뮤니티에서는 둘 다 좋다고 하는데, 실제로 선택할 땐 뭘 기준으로 해야 하는지 애매합니다.
일단 제 상황을 설명하자면, 지금 RTX 4090 한 장으로 작업 중이고, 7B 정도 크기의 모델을 파인튜닝할 계획입니다. 학습 데이터는 도메인 특화 데이터셋 약 50만 개 정도고요. 정확도도 중요하지만 메모리 효율성도 어느 정도 신경 써야 해요.
LoRA는 기존 가중치는 고정시키고 낮은 랭크의 행렬만 학습하는 방식인데, QLoRA는 여기에 양자화까지 넣어서 더 메모리 효율적이라고 알고 있습니다. 근데 양자화를 하면 정확도가 떨어질 수도 있지 않을까 걱정되거든요. 실제로 써보신 분들은 성능 차이를 어느 정도나 느끼셨어요?
또 다른 고민은 r(rank) 값과 lora_alpha 값을 어떻게 설정하냐는 건데요. 논문들마다 권장값이 다르더라고요. 혹시 경험상 어느 정도 값에서 수렴이 잘 되던가요? 그리고 혹시 둘 다 해봤다면 수렴 속도나 최종 성능에서 실제 차이가 얼마나 나나요?
마지막으로 하나 더 여쭤보고 싶은데, inference 할 때는 어떻게 하나요? 학습한 LoRA 가중치를 원본 모델에 merge 해야 하는 건지, 아니면 따로 로드해서 써도 성능상 문제가 없는지 궁금합니다.
도움이 될 만한 경험담이나 조언 있으시면 정말 감사하겠습니다.
일단 제 상황을 설명하자면, 지금 RTX 4090 한 장으로 작업 중이고, 7B 정도 크기의 모델을 파인튜닝할 계획입니다. 학습 데이터는 도메인 특화 데이터셋 약 50만 개 정도고요. 정확도도 중요하지만 메모리 효율성도 어느 정도 신경 써야 해요.
LoRA는 기존 가중치는 고정시키고 낮은 랭크의 행렬만 학습하는 방식인데, QLoRA는 여기에 양자화까지 넣어서 더 메모리 효율적이라고 알고 있습니다. 근데 양자화를 하면 정확도가 떨어질 수도 있지 않을까 걱정되거든요. 실제로 써보신 분들은 성능 차이를 어느 정도나 느끼셨어요?
또 다른 고민은 r(rank) 값과 lora_alpha 값을 어떻게 설정하냐는 건데요. 논문들마다 권장값이 다르더라고요. 혹시 경험상 어느 정도 값에서 수렴이 잘 되던가요? 그리고 혹시 둘 다 해봤다면 수렴 속도나 최종 성능에서 실제 차이가 얼마나 나나요?
마지막으로 하나 더 여쭤보고 싶은데, inference 할 때는 어떻게 하나요? 학습한 LoRA 가중치를 원본 모델에 merge 해야 하는 건지, 아니면 따로 로드해서 써도 성능상 문제가 없는지 궁금합니다.
도움이 될 만한 경험담이나 조언 있으시면 정말 감사하겠습니다.
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