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2026년 8월 2일
LLM 학습 스택 지도 2026 — 무엇이 무엇을 대신해 주고 무엇을 숨기는가
mlops llm-training pytorch trl framework
LLM 학습 프레임워크를 세 개 층으로 나눠 계보를 정리했습니다. 아래층은 PyTorch 분산, DeepSpeed, Megatron-Core 같은 실행 엔진이고, 가운데는 torchtitan과 Megatron-Bridge 같은 학습 루프이며, 위층은 TRL과 Axolotl처럼 설정 파일로 파인튜닝을 돌려 주는 도구입니다. 각 층이 무엇을 대신해 주고 대신 무엇을 감추는지, 그리고 상위 프레임워크가 오히려 방해가 되는 지점이 어디인지 적었습니다. 모든 버전과 날짜는 2026년 8월 2일에 PyPI와 GitHub 릴리스에서 직접 확인한 값이며, 확인하지 못한 것은 그렇다고 표시했습니다.
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2026년 5월 16일
LLM 파인튜닝 2026 완벽 가이드 - LoRA · QLoRA · DoRA · GaLore · Unsloth · Axolotl · TRL · PEFT · MLX-LM 심층 분석
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2026년 LLM 파인튜닝 생태계는 LoRA의 단순한 어댑터에서 출발해 QLoRA의 4비트, DoRA의 분해, GaLore의 그라디언트 프로젝션까지 5년 만에 거대한 가지를 펼쳤다. Hugging Face의 PEFT 0.14와 TRL 0.13이 표준 인터페이스를 잡았고, Unsloth가 2배 빠른 학습으로 단일 GPU 시장을 흔들었으며, Axolotl과 LLaMA-Factory가 YAML로 파인튜닝을 민주화했다. Apple MLX-LM은 M 시리즈 노트북에서 7B 모델을 파인튜닝하는 시대를 열었다. 이 글은 그 전체 지도를 그린다 — 알고리즘, 도구, 데이터셋, 하드웨어, 클라우드, 그리고 한국·일본 모델 사례까지.
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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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LLM 학습 스택 지도 2026 — 무엇이 무엇을 대신해 주고 무엇을 숨기는가

LLM 파인튜닝 2026 완벽 가이드 - LoRA · QLoRA · DoRA · GaLore · Unsloth · Axolotl · TRL · PEFT · MLX-LM 심층 분석

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