LoRA·QLoRA 파인튜닝 입문 — 데이터 50개와 만 원으로 나만의 AI 모델 만들기
파인튜닝은 범용 AI를 내 분야 전문가로 바꾸는 과정이다. LoRA와 QLoRA가 GPU 요구량을 780GB에서 48GB로 낮췄고, 데이터 50~200건과 만 원 남짓이면 첫 모델을 만들 수 있다.
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AI TOPIC
Unsloth 최신 뉴스와 핵심 해설
Unsloth 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 8편을 최신순으로 모았습니다.
AI 모델 파인튜닝 입문: Unsloth Studio로 로컬에서 LLM 미세조정·데이터셋 생성
파인튜닝은 작은 LLM을 특정 분야에 특화시키는 기술이다. Unsloth Studio로 로컬에서 모델을 미세조정하고, PDF 한 개로 학습용 데이터셋을 만드는 과정을 정리했다.
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LLM 파인튜닝 입문: Unsloth·구글 콜랩으로 GPT-OSS 직접 학습하기
파인튜닝은 베이스 모델의 가중치를 조정해 특정 작업 성능을 끌어올리는 기법이다. Unsloth와 구글 콜랩의 무료 GPU로 GPT-OSS 20B를 직접 파인튜닝하는 과정을 단계별로 정리했다.
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Ollama·Unsloth로 로컬에서 LLM 파인튜닝하기: LoRA·4비트 양자화 실전
Unsloth와 Llama 3.1로 작은 LLM을 텍스트-투-SQL 작업에 파인튜닝하고, Ollama로 내 컴퓨터에서 직접 실행하는 과정을 데이터셋 선택부터 LoRA 어댑터, 4비트 양자화, 모델 파일까지 단계별로 정리했다.
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LLM 파인튜닝 완전 가이드: Unsloth·QLoRA·GGUF 실전
왜·언제 LLM을 파인튜닝하는지, 대형 모델의 학습 단계, QLoRA의 원리, 그리고 Unsloth로 ASCII 아트·챗봇·추론 모델을 만들고 GGUF로 로컬 실행하는 전 과정을 정리했다.
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LLM 파인튜닝 입문: CPT·LoRA·데이터 전처리로 작은 모델을 도메인에 맞추는 법
1억 3500만 파라미터 모델을 논문 도메인에 맞춰 연속 사전학습(CPT)하는 과정을 데이터 전처리, LoRA vs 전체 파인튜닝, 평가 지표, 과적합 대응까지 실험 중심으로 정리했습니다.
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로컬 AI 파인튜닝이 중요한 이유 — OpenAI 파인튜닝 종료가 주는 교훈
OpenAI가 GPT 모델 파인튜닝 API를 단계적으로 종료한다. 프롬프트 엔지니어링과 파인튜닝의 차이, 그리고 직접 소유하는 로컬 파인튜닝이 왜 여전히 가치 있는지 정리했다.
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LLM 파인튜닝 입문: Unsloth·Colab·Ollama로 맞춤 모델 만들기
파인튜닝이 무엇이고 언제 해야 하는지부터, 데이터 준비·Unsloth·Google Colab 학습·GGUF 내보내기·Ollama 실행까지 맞춤 LLM을 만드는 전 과정을 단계별로 정리했다.
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