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2026년 5월 16일
LLM 파인튜닝 프레임워크 2026 — Axolotl / Unsloth / LLaMA-Factory / TRL / PEFT / TorchTune 심층 가이드
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2026년 LLM 파인튜닝 생태계를 한 번에 정리한다. Axolotl·Unsloth·LLaMA-Factory·TRL·PEFT·TorchTune 같은 오픈소스 프레임워크부터 LLM Foundry(MosaicML, Databricks 인수), Modal·Together·OpenAI·Anthropic·Cohere의 클라우드 파인튜닝 API까지. QLoRA·FSDP·DeepSpeed Zero 같은 분산 학습 기법, DPO·GRPO(DeepSeek R1)·KTO(Kahneman-Tversky)·IPO 같은 선호 최적화 알고리즘, 그리고 한국(Upstage·KT·LG AI)·일본(Sakana·Stockmark·ELYZA·PFN)의 사례까지. 1인 개발자·학술 연구자·스타트업·엔터프라이즈 각각이 무엇을 골라야 하는지 결정 가이드도 포함한다.
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2026년 5월 16일
MLOps 플랫폼 2026 완전판 - MLflow · Kubeflow · W&B · Vertex AI · SageMaker · Databricks · BentoML · Ray · Modal · Hugging Face 심층 가이드
mlops mlflow kubeflow weights-and-biases vertex-ai sagemaker databricks bentoml ray modal huggingface model-serving experiment-tracking llm-ops
2026년 5월 기준 MLOps 30여 개 플랫폼을 한 번에 비교한다. MLflow 3, Kubeflow 1.10, Weights & Biases, Comet, Neptune.ai, ClearML, Vertex AI, SageMaker, Azure ML, Databricks ML + Mosaic AI, Hugging Face Inference Endpoints, Determined, Anyscale + Ray Train, BentoML, Modal, RunPod, Replicate, Fireworks AI, Together AI, Lamini, Predibase, Argilla, Galileo, Arize, WhyLabs, Fiddler, TruEra, DagsHub, DVC, lakeFS, ZenML, Metaflow, Flyte, Prefect ML, Airflow ML까지 — 실험 추적·모델 레지스트리·서빙·드리프트 모니터링·LLM eval·GPU 비용까지 한 글로 정리한다.

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LLM 파인튜닝 프레임워크 2026 — Axolotl / Unsloth / LLaMA-Factory / TRL / PEFT / TorchTune 심층 가이드

MLOps 플랫폼 2026 완전판 - MLflow · Kubeflow · W&B · Vertex AI · SageMaker · Databricks · BentoML · Ray · Modal · Hugging Face 심층 가이드