이 문서는 Llama 3.1 모델을 효율적으로 미세 조정하는 방법을 다룹니다.
미세 조정(Fine-Tuning)이란 무엇이며, 언제 사용하는 것이 좋은지 설명합니다. 프롬프트 엔지니어링과의 차이점도 다룹니다.
미세 조정 기술 중 Full Fine-Tuning, LoRA, QLoRA에 대해 설명하고, 각각의 장단점을 비교합니다.
Unsloth 라이브러리를 사용하여 Llama 3.1 8B 모델을 QLoRA 기법으로 미세 조정하는 과정을 단계별로 보여줍니다. 이 과정에서 모델 로드, 데이터셋 준비, 하이퍼파라미터 설정, 학습 실행 등을 다룹니다.
학습된 모델을 다양한 방식으로 저장하고 배포하는 방법을 설명합니다. 이를 통해 모델을 다른 환경에서 활용할 수 있습니다.
미세 조정된 모델을 평가하고 추가로 개선할 수 있는 방법들을 제안합니다.
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towardsdatascience.com
Idées clés tirées de
by Maxime Labon... à towardsdatascience.com 07-29-2024
https://towardsdatascience.com/fine-tune-llama-3-1-ultra-efficiently-with-unsloth-7196c7165babQuestions plus approfondies