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Unsloth: QLoRA 학습 속도를 2배로
파인튜닝 개요 & LoRA/QLoRA
Unsloth: QLoRA 학습 속도를 2배로
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학습 목표
Unsloth가 QLoRA를 가속하는 원리를 이해한다 Unsloth와 표준 HuggingFace 방식을 비교한다 지원되는 모델 목록을 파악한다
Unsloth: 무료로 2배 빠른 학습
왜 Unsloth인가?
김대리: "QLoRA로 7B 모델 학습하는데 T4 GPU에서 8시간 걸렸어요..."
박선배: "Unsloth 쓰면 4시간이면 돼. 무료이고, 코드 2줄만 바꾸면 돼."
Unsloth의 최적화
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HuggingFace vs Unsloth 비교
| 항목 | HuggingFace PEFT | Unsloth |
|---|---|---|
| 학습 속도 | 기준 (1x) | 2x |
| 메모리 | 기준 | -60% |
| 설치 | pip install peft | pip install unsloth |
| 코드 변경 | - | 최소 (2-3줄) |
| 성능 | 기준 | 동일 |
| 지원 모델 | 대부분 | Llama, Mistral, Gemma 등 |
| 가격 | 무료 | 무료 (오픈소스) |
Unsloth 코드 (표준 vs Unsloth)
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지원 모델 (2024-2025)
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핵심 포인트
- • Unsloth: 커스텀 CUDA 커널로 2x 속도 향상, 60% 메모리 절약
- • 코드 변경 최소 (FastLanguageModel 클래스 사용)
- • Llama, Mistral, Gemma 등 주요 모델 지원
- • 무료 오픈소스, 성능 저하 없음 (lossless)