LoRA도 요즘 버전들 보니까 거의 차이 없더라고요 ㅋㅋ
API연동
LLM fine-tuning할 때 LoRA vs full parameter, 실무에선 뭐 쓰세요?
요즘 사내 프로젝트에서 특정 도메인 데이터로 LLM을 fine-tuning 해야 하는데, LoRA로 갈지 full parameter로 갈지 계속 고민이네요. 이론상으로는 LoRA가 메모리 효율이 좋고 빠르다는 건 알겠는데, 실제로 inference 성능에서는 어느 정도 차이가 나는지 궁금합니다.
GPU 메모리도 부족한 상황이라 LoRA가 현실적이긴 한데, 정확도를 조금 포기하는 게 값어치 있을지 모르겠어요. 혹시 비슷한 상황 겪으신 분 있으면 경험담 공유해주실 수 있을까요. 특히 프로덕션 환경에서 LoRA 썼을 때 실제 느낌이 어땠는지 궁금합니다.
GPU 메모리도 부족한 상황이라 LoRA가 현실적이긴 한데, 정확도를 조금 포기하는 게 값어치 있을지 모르겠어요. 혹시 비슷한 상황 겪으신 분 있으면 경험담 공유해주실 수 있을까요. 특히 프로덕션 환경에서 LoRA 썼을 때 실제 느낌이 어땠는지 궁금합니다.
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댓글목록
저도 같은 상황이었는데 결국 LoRA로 갔어요. GPU 메모리가 부족하면 선택지가 별로 없더라고요. 실제로 써보니 도메인 특화 데이터가 충분하면 정확도 차이는 크지 않았습니다. 다만 hyperparameter 튜닝에 더 신경 써야 했어요. rank 값이랑 learning rate를 잘 설정하면 full parameter 결과와 비슷하게 나옵니다.
프로덕션에서 LoRA의 장점은 모델 체크포인트가 훨씬 가볍다는 거예요. 배포할 때 용량도 작고 로드 시간도 빠르거든요. 정확도 포기보다는 튜닝 시간에 투자하는 게 더 효율적이라고 봅니다. 어차피 충분한 데이터로 충분히 학습시키면 큰 성
프로덕션에서 LoRA의 장점은 모델 체크포인트가 훨씬 가볍다는 거예요. 배포할 때 용량도 작고 로드 시간도 빠르거든요. 정확도 포기보다는 튜닝 시간에 투자하는 게 더 효율적이라고 봅니다. 어차피 충분한 데이터로 충분히 학습시키면 큰 성
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