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AI / ML

LLM 파인튜닝

LLM 파인튜닝이 무엇인지, 사전 학습 모델과 어떤 관계가 있는지, 언제 파인튜닝이 필요한지를 체계적으로 정리합니다.

10편총 174분 읽기9,872자
  1. 1

    1장: 파인튜닝의 개념과 사전 학습 모델의 이해

    LLM 파인튜닝이 무엇인지, 사전 학습 모델과 어떤 관계가 있는지, 언제 파인튜닝이 필요한지를 체계적으로 정리합니다.

    2026년 1월 14일21분
  2. 2

    2장: 학습 데이터 설계와 구축

    파인튜닝 성패를 좌우하는 학습 데이터의 설계 원칙, 수집 전략, 데이터 형식을 실전 관점에서 체계적으로 안내합니다.

    2026년 1월 16일20분
  3. 3

    3장: 데이터 품질 관리와 전처리 파이프라인

    파인튜닝 학습 데이터의 정제, 중복 제거, 토큰화, 패딩 전략 등 실전 전처리 파이프라인을 구축하는 방법을 다룹니다.

    2026년 1월 18일18분
  4. 4

    4장: LoRA의 원리와 실전 적용

    LoRA(Low-Rank Adaptation)의 수학적 원리를 이해하고, 타겟 레이어 선택부터 하이퍼파라미터 튜닝까지 실전 적용법을 다룹니다.

    2026년 1월 20일15분
  5. 5

    5장: QLoRA로 소비자 GPU에서 파인튜닝하기

    4비트 양자화와 LoRA를 결합한 QLoRA의 원리를 이해하고, 단일 소비자 GPU에서 대규모 모델을 파인튜닝하는 실전 방법을 다룹니다.

    2026년 1월 22일14분
  6. 6

    6장: 학습 파이프라인 구축과 하이퍼파라미터 최적화

    파인튜닝 학습 파이프라인의 전체 구조를 설계하고, 학습률, 배치 크기, 스케줄링 등 핵심 하이퍼파라미터를 최적화하는 전략을 다룹니다.

    2026년 1월 24일18분
  7. 7

    7장: 파인튜닝 모델 평가와 벤치마킹

    파인튜닝된 모델의 성능을 자동 메트릭, LLM 평가, 인간 평가를 통해 다각적으로 측정하고 벤치마킹하는 체계적인 방법을 다룹니다.

    2026년 1월 26일16분
  8. 8

    8장: 모델 레지스트리와 버전 관리

    파인튜닝된 모델을 체계적으로 관리하기 위한 모델 레지스트리 구축, 버전 관리, 메타데이터 추적, 아티팩트 저장 전략을 다룹니다.

    2026년 1월 28일15분
  9. 9

    9장: 학습-평가-배포 자동화 사이클

    파인튜닝의 학습, 평가, 배포 전체 과정을 CI/CD 파이프라인으로 자동화하고, 데이터 변경이나 코드 변경 시 자동으로 모델이 업데이트되는 체계를 구축합니다.

    2026년 1월 30일17분
  10. 10

    10장: 실전 프로젝트 - 도메인 특화 코드 리뷰 모델 파인튜닝

    코드 리뷰 특화 모델을 데이터 수집부터 프로덕션 배포까지 전 과정을 실습하며, 시리즈에서 배운 모든 기법을 통합 적용합니다.

    2026년 2월 1일20분