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실습: QLoRA 환경 설정 & 첫 테스트
파인튜닝 개요 & LoRA/QLoRA
실습: QLoRA 환경 설정 & 첫 테스트
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학습 목표
GPU 환경(로컬/Colab)에서 QLoRA 라이브러리를 설치한다 4비트 양자화 모델을 로드하고 추론을 테스트한다 LoRA 어댑터가 적용된 모델의 파라미터 수를 확인한다
환경 설정 & 첫 번째 QLoRA 테스트
실습 환경 선택
| 환경 | GPU | VRAM | 비용 | 추천 |
|---|---|---|---|---|
| Google Colab Pro | T4/A100 | 15-40GB | $10/월 | 입문자 |
| 로컬 (RTX 4060+) | RTX 4060+ | 8-24GB | 전기 요금 | 중급자 |
| RunPod | A100 40GB | 40GB | $0.4/시간 | 상급자 |
Step 1: 라이브러리 설치
Step 2: GPU 환경 확인
Step 3: 4비트 모델 로드 및 테스트
Step 4: LoRA 적용 및 파라미터 확인
보너스: 제조 질문으로 기본 성능 확인
에디터 로딩 중...
힌트 보기
- • bnb_4bit_quant_type은 "nf4" (NormalFloat 4-bit)
- • bnb_4bit_use_double_quant은 True (이중 양자화)
- • r=16, lora_alpha=32 (alpha = 2 * r)
- • target_modules: ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"]
정답 보기
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AI로 학습하기 — 꿀팁
✅QLoRA 환경 설치 오류 진단AI 학습 팁
AI에게 pip install 에러 로그를 붙여넣으면 CUDA 버전 불일치·bitsandbytes 호환성 문제를 진단하고 수정 명령어를 제안해줍니다.
Colab에서 QLoRA 환경 설치 중 다음 에러가 발생했어: 'bitsandbytes CUDA version mismatch'. 아래 에러 로그를 보고 원인을 진단하고, 올바른 설치 순서(torch→bitsandbytes→transformers→peft→trl)와 CUDA 12.x 기준 호환 버전 조합을 알려줘.
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