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코스 개요

QLoRA와 양자화 기술 개요

  • 양자화의 정의 및 모델 최적화에서의 역할 설명
  • QLoRA 프레임워크 소개 및 주요 장점 정리
  • 기존 미세조정 기법과 QLoRA 간의 차이점 비교 분석

대규모 언어 모델(LLM) 기초 지식

  • LLM의 개념 및 아키텍처 이해하기
  • 대규모 모델 미세조정 시 발생하는 주요 난제들
  • 양자화가 LLM 미세조정 시 컴퓨팅 자원 제약을 극복하는 방법 설명

QLoRA를 활용한 대규모 언어 모델 미세조정 구현 방법

  • QLoRA 프레임워크와 개발 환경 설정 절차
  • QLoRA 미세조정을 위한 데이터셋 준비 방법
  • Python 및 PyTorch/TensorFlow를 활용한 QLoRA 적용 단계별 안내

양자화 기법을 통한 미세조정 효율성 최적화 전략

  • 양자화 수준과 모델 정확도 간의 균형 유지 방법
  • 미세조정 과정에서 연산 비용 및 메모리 사용량을 줄이는 기법들
  • 최소한의 하드웨어 사양으로 모델 미세조정 실행하기 위한 전략

미세조정된 모델 평가 방법론

  • 모델 성능 검증 시 고려해야 할 기준과 절차
  • 자연어 처리 모델 평가에 흔히 사용되는 지표들
  • 미세조정 후 모델 최적화와 문제 해결 방안 수립 방법

양자화된 LLM의 배포 및 확장 전략

  • 실제 서비스 환경에 양자화된 대규모 언어 모델을 도입할 때의 주요 고려사항
  • 대량 실시간 요청 처리를 위한 시스템 확장 방안
  • 모델 배포 및 모니터링에 활용 가능한 도구와 프레임워크 소개

실제 산업 현장 적용 사례와 성과 분석

  • 고객 응대 자동화 및 자연어 처리 분야에서의 LLM 미세조정 사례 검토
  • 의료, 금융, 전자상거래 등 다양한 업계 내 LLM 활용 실제 예시 제시
  • QLoRA 기반 모델을 상용화한 경험에서 얻은 시사점과 교훈 정리

요약 및 향후 학습 방향 안내

요건

  • 머신러닝 기본 개념 및 신경망 구조에 대한 이해
  • 모델 미세조정 및 전이학습 경험 보유
  • 대규모 언어 모델(LLM)과 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 등) 활용 능력

수강 대상

  • 머신러닝 엔지니어
  • AI 개발자
  • 데이터 과학자
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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