Unsloth 문서 — 파인튜닝 시작하기
Unsloth 문서 — 파인튜닝 시작하기
Unsloth 문서는 나만의 모델을 로컬에서 훈련하는 방법을 안내해요. Llama, DeepSeek, TTS, Qwen, Gemma 모델을 2배 빠르게 70% 적은 VRAM으로 훈련·실행·평가·저장하는 법을 다룹니다. 각 모델군별 노트북(colab)과 튜토리얼도 함께 제공해요.
출처: Unsloth 문서
파인튜닝이란 그리고 왜 하나요
파인튜닝은 사전 훈련된 모델(예: Llama-3.1-8B)을 특정 데이터셋으로 훈련해 다음을 가능하게 해요.
- 지식 업데이트: 새로운 도메인 정보 도입
- 행동 커스터마이즈: 모델의 톤·성격·응답 스타일 조정
- 태스크 최적화: 특정 사용 사례의 정확성·적합성 향상
예를 들어 기사 헤드라인이 회사에 긍정/부정 영향을 주는지 예측하거나, 변호 계약서·판례·규정 준수를 위한 법률 텍스트 훈련 같은 작업에 활용할 수 있어요.
문서 구성
- Get Started: 초보자 시작 가이드, 요구사항, 노트북, 모델 목록
- 설치·업데이트: pip, conda, Windows, Google Colab 설치
- 파인튜닝 가이드: 어떤 모델을 쓸지, LoRA 하이퍼파라미터 가이드
Unsloth는 채팅 템플릿·데이터셋 포맷을 바꿀 수 있을 만큼 커스터마이즈가 자유롭고, 비전·TTS·BERT·강화학습(RL)용 사전 빌드 노트북도 지원해요. 모든 훈련 방법과 모든 트랜스포머 기반 모델을 지원해요.