Huggingface

LLM 학습 데이터 제작의 모든 것! Hugging Face 데이터셋(종류/로딩/변환), 한국어 데이터 수집(크롤링/합성/번역), 전처리(토크나이징/정제/중복제거), Instruction Tuning 포맷(Alpaca/ShareGPT/OpenAI), 품질 관리, RLHF/DPO 데이터셋.

Unsloth로 LLM 파인튜닝의 모든 것! QLoRA/LoRA 원리, 4bit 양자화(bitsandbytes), Unsloth 2x 속도 비밀, Llama 3/Mistral/Qwen 파인튜닝, 데이터 준비, 학습 설정, VRAM 최적화, GGUF/GPTQ 변환, 배포까지.

HuggingFace 트렌딩 논문 TOP 10과 2025년 AI 연구 10대 트렌드를 개발자 관점에서 리뷰합니다. DeepSeek-R1의 순수 RL 추론, Nemotron-Cascade 30B/3B MoE, GRPO, vLLM PagedAttention, 100만 토큰 컨텍스트의 한계, 비디오 생성 벤치마크까지.

HuggingFace의 전체 생태계를 완전히 마스터하는 가이드. Transformers, Datasets, Tokenizers, PEFT, Accelerate, Diffusers, Hub API까지 실전 예제와 함께 모두 배웁니다.

2026년 오픈소스 LLM 생태계를 총망라한 가이드. 주요 모델 패밀리(Llama, Mistral, Gemma, Qwen, DeepSeek), 로컬 추론 도구(Ollama, llama.cpp, vLLM), 파인튜닝 기법(LoRA, QLoRA), 그리고 나만의 LLM을 운영하기 위한 실전 배포 전략을 다룹니다.

LLM 파인튜닝의 실전 가이드. LoRA의 수학적 원리부터 QLoRA로 소비자 GPU에서 대형 모델 학습, PEFT 라이브러리 활용법까지 코드 예제로 상세히 다룹니다.