LLM을 위한 매개변수 효율적 파인튜닝(PEFT) 기법 교육 과정
매개변수 효율적 파인튜닝(PEFT, Parameter-Efficient Fine-Tuning)은 매개변수의 작은 부분만 수정하여 대규모 언어 모델(LLM)을 효율적으로 적응시킬 수 있는 기법들의 집합입니다.
이 강사 주도 실습 과정(온라인 또는 오프사이트)은 LoRA, 어댑터 튜닝, 프리픽스 튜닝 등의 방법을 활용하여 대규모 언어 모델을 보다 경제적이고 효율적으로 파인튜닝하고자 하는 중급 수준의 데이터 과학자와 AI 엔지니어를 대상으로 합니다.
이 과정을 마친 후, 학습자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:
- 매개변수 효율적 파인튜닝 접근 방식의 이론적 배경 이해
- Hugging Face PEFT를 사용하여 LoRA, 어댑터 튜닝, 프리픽스 튜닝 구현
- PEFT 방법과 전체 파인튜닝 간 성능 및 비용 트레이드오프 비교 분석
- 컴퓨트 및 저장 공간 요구사항을 줄여 파인튜닝된 LLM 배포 및 확장
과정 형식
- 대화형 강의 및 토론
- 다양한 연습 및 실습
- 라이브 랩 환경에서의 실무 구현
과정 커스터마이징 옵션
- 이 과정에 대한 커스터마이징된 교육을 원하시는 경우, 조정을 위해 저희에게 연락해 주십시오.
문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
매개변수 효율적 파인튜닝(PEFT) 도입
- 전체 파인튜닝의 동기와 한계
- PEFT 개요: 목표 및 이점
- 산업 분야의 응용 및 사용 사례
LoRA (Low-Rank Adaptation)
- LoRA의 개념과 직관적 이해
- Hugging Face와 PyTorch를 활용한 LoRA 구현
- 실습: LoRA를 이용한 모델 파인튜닝
어댑터 튜닝(Adapter Tuning)
- 어댑터 모듈의 작동 원리
- 트랜스포머 기반 모델과의 통합
- 실습: 트랜스포머 모델에 어댑터 튜닝 적용
프리픽스 튜닝(Prefix Tuning)
- 소프트 프롬프트를 활용한 파인튜닝
- LoRA 및 어댑터와의 비교 강점 및 한계
- 실습: LLM 작업에 대한 프리픽스 튜닝
PEFT 방법 평가 및 비교
- 성능 및 효율성 평가 지표
- 훈련 속도, 메모리 사용량, 정확도 간의 트레이드오프
- 벤치마킹 실험 및 결과 해석
파인튜닝된 모델 배포
- 파인튜닝된 모델의 저장 및 로드
- PEFT 기반 모델의 배포 고려 사항
- 애플리케이션 및 파이프라인 통합
베스트 프랙티스 및 확장
- PEFT와 양자화, 증류의 결합
- 저자원 및 다국어 환경에서의 활용
- 미래 방향 및 활성 연구 분야
요건
- 머신러닝 기초 지식 이해
- 대규모 언어 모델(LLM) 작업 경험
- Python 및 PyTorch 숙련도
대상听众
- 데이터 과학자
- AI 엔지니어
14 시간
오픈 트레이닝 코스는 5명 이상의 참가자가 필요합니다.
LLM을 위한 매개변수 효율적 파인튜닝(PEFT) 기법 교육 과정 - 예약
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예정된 코스
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