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활용법

LLM 파인튜닝 할 때 어떤 프레임워크 쓰세요?

딥러닝장인 2026.06.23 17:20 조회 127 추천 12 댓글 2건
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 12 비추천 0
댓글 2

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
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코드리뷰어
저도 비슷한 상황에서 QLoRA 써봤는데, V100 한두 개면 충분히 돌아가더라고요. LoRA보다 메모리 효율이 훨씬 좋아서 배치 사이즈도 크게 잡을 수 있었어요. 50만 토큰이면 QLoRA로도 충분할 것 같습니다.
다만 풀 파인튜닝이랑 비교하면 수렴 속도는 조금 느릴 수 있으니까, 데이터 품질이 정말 중요하더라고요. 전처리 잘해야 결과가 나옵니다.
peft 라이브러리 써보세요. Hugging Face에서 지원하니까 Transformers랑 호환도 잘 되고, 세팅 간단해요.