칼의 치치

LLM 모델 분산 학습의 구성요소1. PyTorch개요:PyTorch는 Facebook AI Research(FAIR)에서 개발한 오픈 소스 딥러닝 프레임워크로, 연구와 산업계에서 널리 사용됩니다.특징:동적 계산 그래프: 모델을 개발하고 디버깅할 때 유연성이 뛰어납니다.GPU 가속: 손쉽게 GPU를 활용하여 연산을 가속할 수 있습니다.커뮤니티와 생태계: 다양한 라이브러리와 도구들이 활발히 개발되고 있으며, 풍부한 문서와 튜토리얼이 제공됩니다.2. Hugging Face Trainer개요:Hugging Face의 Transformers 라이브러리에서 제공하는 고수준 학습 인터페이스로, 복잡한 학습 루프를 단순화시켜 줍니다.특징:자동화: 학습 루프, 평가, 로깅, 체크포인트 저장 등 반복되는 작업들을 자동으..

Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)란?개요Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) 방법은 사전 훈련된 언어 모델(Pre-trained Language Model, PLM)을 모든 매개변수를 조정하지 않고도 다양한 하위 작업(task)에 효과적으로 적응시키는 기술입니다.왜 PEFT가 필요할까?대규모 PLM을 완전히 미세 조정(Fine-Tuning)하는 것은 다음과 같은 이유로 어렵습니다.높은 비용: 모델 크기가 클수록 학습에 많은 계산 리소스가 필요합니다.메모리 사용량 증가: 모든 매개변수를 업데이트하면 저장 및 메모리 부담이 큽니다.다양한 작업 적용의 어려움: 특정 작업에 맞게 모델을 미세 조정하면, 다른 작업을 위해 다시 전체 모델을 학습해..