강의
Llama 3 미세 조정(Fine-Tuning)
중급기술 수준
업데이트됨 2026. 3.
LlamaArtificial Intelligence2시간7 동영상22 연습 문제1,700 XP3,714성취 증명서
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비즈니스용으로 체험해 보세요강의 설명
Llama 모델 미세 조정
이 강의는 Llama 모델을 준비하고 다루는 방법에 대한 종합적인 가이드를 제공합니다. 실습 예제와 실용적인 연습을 통해 다양한 Llama 미세 조정 작업을 구성하는 방법을 배우게 됩니다.파인튜닝을 위한 데이터셋 준비
Hugging Face Datasets 라이브러리를 사용하여 데이터셋을 로드, 분할, 저장하는 등 데이터셋 준비 기법을 탐색하며, Llama 프로젝트를 위한 고품질 데이터를 확보하세요.파인튜닝 프레임워크로 작업하기
TorchTune 및 Hugging Face의 SFTTrainer와 같은 최신 라이브러리를 사용하여 파인튜닝 워크플로우를 탐색해 보세요. fine-tuning 레시피를 구성하고, training arguments를 설정하며, LoRA(Low-Rank Adaptation) 및 BitsAndBytes를 사용한 quantization과 같은 효율적인 기법을 활용하여 리소스 사용을 최적화하는 방법을 배우게 됩니다. 강의에서 배운 기술들을 결합함으로써, 여러분은 Llama 모델을 프로젝트의 요구에 맞게 효율적으로 맞춤화할 수 있습니다.선수 조건
Working with Llama 31
Preparing for Llama fine-tuning
Explore options for fine-tuning Llama 3 models and dive into TorchTune, a library built to simplify fine-tuning. This chapter guides you through data preparation, TorchTune's recipe-based system, and efficient task configuration, providing the key steps to launch your first fine-tuning task.
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Fine-tuning with SFTTrainer on Hugging Face
Learn how fine-tuning can significantly improve the performance of smaller models for specific tasks. Start with fine-tuning smaller Llama models to enhance their task-specific capabilities. Next, discover parameter-efficient fine-tuning techniques such as LoRA, and explore quantization to load and use even larger models.
Llama 3 미세 조정(Fine-Tuning)
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