Peft

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.

H100 7대 없어도 됩니다. LoRA와 QLoRA를 사용하면 소비자용 GPU 한 장으로 70B 모델을 파인튜닝할 수 있습니다. 실전 코드와 함께 처음부터 끝까지 설명합니다.

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

LLM 파인튜닝의 모든 기법을 다루는 완전 가이드. Full Fine-tuning부터 LoRA, QLoRA, RLHF, DPO, Instruction Tuning까지 HuggingFace PEFT와 함께 실전 예제로 마스터합니다.

LLM Fine-tuning의 이론과 실전을 다룹니다. LoRA의 저랭크 분해 원리, QLoRA의 4비트 양자화 기법, PEFT 라이브러리 활용법, 데이터셋 구성 전략, 하이퍼파라미터 튜닝까지 프로덕션 수준의 모델 적응 파이프라인을 구축합니다.

LLM 파인튜닝의 핵심 기법인 LoRA의 저랭크 분해 원리, QLoRA의 4비트 양자화 파인튜닝, Hugging Face PEFT 라이브러리 활용법을 심층 분석. 데이터셋 준비, 하이퍼파라미터 튜닝, 평가 메트릭, Full Fine-tuning과의 비교, 실패 사례와 복구 절차, 프로덕션 체크리스트를 다룹니다.

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

LoRA(Low-Rank Adaptation) 논문의 핵심 원리를 수학적으로 분석하고, HuggingFace PEFT를 활용한 실전 적용법을 정리한다.