허깅페이스와 LoRA를 사용하여 단일 Amazon SageMaker GPU에서 대규모 언어 모델(LLM) 훈련하기

이 글은 AWS Machine Learning Blog의 내용을 번역 및 편집하여, 허깅페이스와 LoRA 기술을 활용해 단일 Amazon SageMaker GPU에서 대규모 언어 모델(LLM)을 효율적으로 훈련하는 방법을 소개합니다. LLM 분야의 발전과 파운데이션 모델의 중요성을 설명하며, 기존 파인튜닝 방식의 컴퓨팅 및 스토리지 부담 문제를 지적합니다.

이를 해결하기 위해 허깅페이스의 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning) 라이브러리를 소개하고, 대부분의 모델 가중치를 고정하고 작은 추가 파라미터만 훈련하는 LoRA 기법을 통해 비용 효율적인 LLM 커스터마이징 방법을 제시합니다.