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LLM Fine-tuning: 나만의 언어모델 만들기

Llama 3/Mistral LoRA+QLoRA Fine-tuning부터 DPO, vLLM 서빙까지

4.9
(518개 후기)
수강생 5,180
강사:이주원
고급
11시간 12분
21개 강의
한국어
마지막 업데이트: 2025년 5월 1일

이런 것을 배울 수 있어요

LoRA/QLoRA로 제한된 GPU에서 LLM을 효율적으로 Fine-tuning할 수 있습니다
DPO로 모델의 응답 품질과 안전성을 향상시킬 수 있습니다
vLLM으로 초고속 LLM 추론 서버를 구축하고 운영할 수 있습니다

강의 소개

오픈소스 LLM(Llama 3, Mistral, Gemma)을 자신의 도메인 데이터로 Fine-tuning하여 특화 AI 모델을 만듭니다. LoRA, QLoRA로 GPU 메모리를 최소화하면서 고품질 Fine-tuning을 수행하고, DPO, RLHF로 모델의 성격과 응답 스타일을 원하는 대로 조정합니다. Hugging Face Hub에 모델을 공개하고, vLLM으로 초고속 추론 서버를 구축하는 전 과정을 다룹니다.

수강 전 알아두세요

  • PyTorch 중급 이상, Transformer 아키텍처 이해
  • GPU 환경 필요 (A100 권장, Colab Pro 사용 가능)
  • Hugging Face Transformers 기초 경험

태그

#Fine-tuning#LoRA#QLoRA#Llama 3#vLLM
₩179,000
₩280,000
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