Models & Algorithms••🇺🇸 English

LoRA 완전 정복 — 7B 모델을 노트북 하나로 파인튜닝하기

LoRA(Low-Rank Adaptation)의 원리부터 Qwen 2.5 7B 실습까지. 전체 파라미터의 0.18%만 학습해서 풀 파인튜닝의 98% 성능을 달성하는 방법. VRAM 130GB → 18GB로 86% 절감.

LoRA 완전 정복 — 7B 모델을 노트북 하나로 파인튜닝하기

LoRA 완전 정복 — 7B 모델을 노트북 하나로 파인튜닝하기

GPU 하나로 70억 파라미터 모델을 파인튜닝할 수 있다면 믿으시겠습니까?

2년 전만 해도 LLM 파인튜닝은 A100 8장, 수백 GB 메모리가 필요한 대기업 전용 기술이었습니다. LoRA(Low-Rank Adaptation)가 이 판을 완전히 뒤집었습니다. 7B 모델 기준 학습 파라미터를 0.1%로 줄이면서도 풀 파인튜닝에 근접한 성능을 냅니다.

이 시리즈에서는 Qwen 2.5 7B를 대상으로 LoRA → QLoRA → 평가/배포까지 전 과정을 실습합니다.

  • Part 1 (이 글): LoRA 이론 + 첫 파인튜닝
🔒

이어서 읽으려면 로그인이 필요합니다

무료 회원가입으로 전체 콘텐츠를 확인하세요.

로그인 / 회원가입

관련 포스트

Agentic RAG 파이프라인 — 멀티스텝 검색의 프로덕션 적용
Models & Algorithms

Agentic RAG 파이프라인 — 멀티스텝 검색의 프로덕션 적용

Plan-Retrieve-Evaluate-Synthesize 풀 파이프라인 구현. Vector + Web + SQL을 Tool로 통합하고, 환각 탐지와 소스 그라운딩으로 신뢰도를 확보합니다.

Self-RAG과 Corrective RAG — Agent가 자기 검색을 평가하는 법
Models & Algorithms

Self-RAG과 Corrective RAG — Agent가 자기 검색을 평가하는 법

Self-RAG의 reflection token 메커니즘과 CRAG의 품질 기반 폴백 전략을 구현합니다. LangGraph conditional edge로 retry/fallback 로직 구성.

Agentic RAG 첫걸음 — Query Routing과 Adaptive Retrieval
Models & Algorithms

Agentic RAG 첫걸음 — Query Routing과 Adaptive Retrieval

Naive RAG의 한계를 진단하고, 쿼리 의도를 분류해 최적의 검색 소스로 라우팅하는 Agent를 LangGraph로 구현합니다. Adaptive Retrieval로 불필요한 검색을 제거하는 방법까지.