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이 글은 LoRA를 활용해 LLaMA 기반 언어 모델을 효율적으로 파인튜닝하는 실습 가이드입니다. Hugging Face peft 라이브러리를 중심으로 코드를 제공하며, 실전에서 바로 활용 가능한 구조로 구성했습니다. 실습 목표LLaMA 기반 모델에 LoRA를 적용텍스트 생성 태스크로 파인튜닝 진행peft 라이브러리를 이용한 구조적 학습 1단계. 환경 준비pip install transformers accelerate datasets peft bitsandbytes⚠️ bitsandbytes는 GPU 환경에서만 작동합니다. CPU-only 환경에서는 학습이 불가합니다. 2단계. 모델 및 토크나이저 로드from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausal..

LoRA는 Hugging Face peft 라이브러리를 통해 손쉽게 적용할 수 있는 경량 파인튜닝 기법입니다. 이 글에서는 실전 적용법, 주의사항, 그리고 다양한 활용 사례까지 사실에 기반하여 정리했습니다. 앞서 살펴본 LoRA는 이론적으로 매우 효율적인 방법이지만, 실제 구현과 적용에서는 몇 가지 기술적 맥락과 주의점이 필요합니다. 특히 Hugging Face의 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning) 라이브러리를 활용하면 LoRA를 실전 환경에서도 손쉽게 사용할 수 있습니다. Hugging Face peft 라이브러리로 LoRA 적용하기2023년 이후 Hugging Face는 peft라는 라이브러리를 통해 LoRA와 같은 경량 파인튜닝 기법을 통합 관리합니다.설치 방법pip..

LoRA는 대형 언어 모델을 효율적으로 파인튜닝할 수 있는 방법입니다. 이 글에서는 Microsoft가 제안한 LoRA의 개념, 수식 구조, 실험 결과, 그리고 다양한 적용 사례까지 자세히 소개합니다. 거대한 언어 모델을 파인튜닝하면서 수백만 개의 파라미터를 전부 학습하는 일이 부담스럽게 느껴진 적 있으신가요?Microsoft와 University of Washington 연구진이 함께 제안한 LoRA(Low-Rank Adaptation)는, 기존 모델의 성능은 유지하면서도 파인튜닝에 필요한 파라미터 수를 극적으로 줄여주는 방법론입니다.오늘은 이 LoRA 논문(arXiv:2106.09685)을 바탕으로, 왜 이 기술이 중요한지, 어떻게 작동하는지, 그리고 실전에서는 어떤 효과를 주는지 함께 살펴보겠습니다..