상세정보
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한 권으로 끝내는 실전 LLM 파인튜닝 : GPT 작동 원리부터 Gemma 2 / Llama 3 파인튜닝, vLLM 서빙까지
- 저자
- 강다솔 저
- 출판사
- 위키북스
- 출판일
- 2025-02-05
- 등록일
- 2025-03-25
- 파일포맷
- PDF
- 파일크기
- 10MB
- 공급사
- 예스이십사
- 지원기기
-
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책소개
실무 현장에서 꼭 필요한 파인튜닝, PEFT, vLLM 서빙 기술을 직접 실습하면서 배워 보자!AI 기술의 최전선에서 배우는 LLM 파인튜닝의 모든 것! 이론적 토대부터 실전 활용까지 단계별로 마스터할 수 있다. NLP의 역사적 발전과 역전파의 핵심 원리 마스터, GPT 모델의 심층 이해: 셀프 어텐션, 토크나이저 구현부터 실전 응용까지, Gemma 2와 Llama 3 최신 모델 분석과 GPU 병렬화 학습, LoRA, QLoRA를 활용한 파인튜닝 기법 실습, vLLM으로 실제 서비스에 적용 가능한 모델 서빙 등의 내용이 담겨 있다. Runpod 환경의 실습 프로젝트를 통해 이론과 실무를 동시에 학습할 수 있으며, 단일 GPU부터 다중 GPU 환경까지 실전에서 바로 활용 가능한 노하우를 제공한다.
저자소개
구글 부트캠프 1기 수료를 시작으로, 하나은행 챗봇 프로젝트와 함께 금융, 로봇, 교육 등 다양한 분야에서 AI 프로젝트를 수행했다. 자연어 처리(NLP)와 멀티모달 분야에 깊은 관심을 가지고 있으며, 현재는 실전 경험을 바탕으로 LLM 파인튜닝 기술 연구에 집중하고 있다.
목차
▣ 01장: NLP의 과거와 오늘 1.1 자연어 처리 발전의 주요 이정표 1.2 초기 기계 번역의 역사와 전환점 __1.2.1 아르츠루니와 트로얀스키의 연구 __1.2.2 위버의 제안과 조지타운-IBM 실험 __1.2.3 초기 기계 번역의 한계와 새로운 전환 1.3 인공지능의 시작 __1.3.1 튜링의 질문: 기계는 생각할 수 있는가? __1.3.2 튜링 테스트의 한계 1.4 인공지능은 어떻게 학습하는가? __1.4.1 인공지능의 학습 메커니즘 발전 과정 __1.4.2 퍼셉트론: 인공지능 학습의 첫걸음 1.5 역전파 알고리즘: 학습의 혁명 __1.5.1 비선형성: 더 똑똑한 인공지능을 만드는 열쇠 __1.5.2 역전파 알고리즘 1.6 트랜스포머의 등장: NLP의 새로운 시대 ▣ 02장: GPT 2.1 런팟 소개와 사용법 __2.1.1 런팟 회원 가입 __2.1.2 크레딧 구매 __2.1.3 포드 구성 __2.1.4 주피터 랩 2.2 데이터 준비와 모델 구성 2.3 언어 모델 만들기 __2.3.1 라이브러리 설명 __2.3.2 __init__ 함수 __2.3.3 forward 메서드 __2.3.4 generate 메서드 2.4 Optimizer 추가하기 __2.4.1 데이터를 GPU로 전달하기 __2.4.2 Loss 함수 만들기 __2.4.3 전체 코드 복습 2.5 셀프 어텐션 추가하기 __2.5.1 문자들 간에 정보를 주고받는 방식(평균 방식) __2.5.2 행렬곱 연산으로 더 빠르게 정보를 주고받기 __2.5.3 셀프 어텐션이란? __2.5.4 왜 dk 로 나눠야 하는가? __2.5.5 셀프 어텐션 적용하기 2.6 멀티헤드 어텐션과 피드포워드 __2.6.1 멀티헤드 어텐션 만들기 __2.6.2 피드포워드 만들기 2.7 Blocks 만들기 2.8 토크나이저 만들기 __2.8.1 vocab_size 변화에 따른 토큰화 비교 __2.8.2 토크나이저 만들기 ▣ 03장: 전체 파인튜닝 3.1 전체 파인튜닝 데이터 준비 __3.1.1 전체 파인튜닝의 원리와 종류 __3.1.2 다양한 태스크와 데이터셋 __3.1.3 데이터 전처리 3.2 Gemma와 Llama 3 모델 구조 분석 __3.2.1 Gemma 모델 구조 분석 __3.2.2 Gemma와 Gemma 2 모델 비교 __3.2.3 Llama 3 모델 구조 분석 __3.2.4 GPT, Gemma, Llama 비교 3.3 GPU 병렬화 기법 __3.3.1 데이터 병렬 처리 __3.3.2 모델 병렬화 __3.3.3 파이프라인 병렬화 __3.3.4 텐서 병렬 처리 __3.3.5 FSDP 3.4 단일 GPU를 활용한 Gemma-2B-it 파인튜닝 __3.4.1 런팟 환경 설정 __3.4.2 Gemma 모델 준비 __3.4.3 데이터셋 준비 __3.4.4 Gemma 모델의 기능 확인하기 __3.4.5 키워드 데이터 생성 __3.4.6 데이터 전처리 __3.4.7 데이터셋 분리 및 콜레이터 설정 __3.4.8 학습 파라미터 설정 __3.4.9 평가 메트릭 정의 __3.4.10 모델 학습 및 평가 __3.4.11 파인튜닝한 모델 테스트 3.5 다중 GPU를 활용한 Llama3.1-8B-instruct 파인튜닝 __3.5.1 런팟 환경 설정 __3.5.2 Llama 3.1 학습 파라미터 설정 __3.5.3 데이터셋 준비 __3.5.4 Llama 3.1 모델 파라미터 설정 __3.5.5 Llama 3.1 모델 학습 코드 살펴보기 __3.5.6 Llama 3.1 모델 학습 실행 __3.5.7 Wandb 설정과 사용 __3.5.8 학습한 Llama 3.1 모델 테스트 __3.5.9 생성된 텍스트 데이터 OpenAI로 평가하기 __3.5.10 채점 점수 구하기 ▣ 04장: 효율적인 파라미터 튜닝 기법(PEFT) 4.1 LoRA 이론 및 실습 __4.1.1 LoRA 개념 __4.1.2 런팟 환경 설정 __4.1.3 Gemma-2-9B-it 모델 준비 __4.1.4 데이터 전처리 __4.1.5 LoRA 파라미터 설정 __4.1.6 모델 학습 __4.1.7 학습한 모델 테스트하기 __4.1.8 모델 성능을 OpenAI로 평가하기 4.2 QLoRA 이론 및 실습 __4.2.1 양자화의 이해 __4.2.2 런팟 환경 설정 __4.2.3 데이터셋 준비 __4.2.4 양자화 파라미터 설정 __4.2.5 모델 준비 __4.2.6 파라미터 설정 __4.2.7 모델 학습 __4.2.8 허깅페이스 허브에 모델 업로드 __4.2.9 학습한 모델 테스트 __4.2.10 Exact Match를 활용한 평가 __4.2.11 OpenAI API로 평가하기 ▣ 05장: vLLM을 활용한 서빙 5.1 페이지드 어텐션 원리 5.2 vLLM 사용 방법 5.3 LLaMA3 생성 속도 가속화 5.4 vLLM을 활용한 Multi-LoRA __5.4.1 Multi-LoRA 실습 __5.4.2 노트북 환경에서 실습 5.5 Multi-LoRA를 사용할 때 주의할 점 ▣ 부록 역전파 수학적 리뷰 역전파 코드 리뷰
