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Phase 5: 기술 보고서 & 포트폴리오 작성 가이드
제조 도메인 sLLM 구축
Phase 5: 기술 보고서 & 포트폴리오 작성 가이드
QLoRA 파인튜닝 > 제조 도메인 sLLM 구축
학습 목표
프로젝트 결과를 기술 보고서로 정리한다 포트폴리오에 포함할 핵심 내용을 구성한다
기술 보고서 작성 가이드
보고서 목차
# 제조 도메인 sLLM 구축 프로젝트
## 1. 프로젝트 개요
- 목적: 제조 현장 AI 어시스턴트 구축
- 기간: 1주
- 환경: GPU(RTX 4090/Colab T4), Python 3.10
## 2. 기술 스택
- 기본 모델: Phi-4-mini (14B) / Llama-3.3-8B
- 파인튜닝: QLoRA (r=16, alpha=32)
- 프레임워크: HuggingFace Transformers, PEFT, TRL
- 배포: Ollama, GGUF (Q4_K_M)
## 3. 데이터셋
- 총 데이터: XXX건 (5개 카테고리)
- 수집 방법: 매뉴얼 변환 + GPT-4 증강
- 품질 검증: 자동 검증 파이프라인 (통과율 XX%)
- Train/Val 분할: 90:10
## 4. 학습 결과
- 최종 Train Loss: X.XX
- 최종 Val Loss: X.XX
- 학습 시간: XX분
- GPU 메모리: XX GB
## 5. 평가 결과
- 종합 점수: XX/100
- 안전성: XX%
- 구체성: XX%
- A/B 비교 승률: XX%
- [기본 vs 파인튜닝 비교 테이블]
## 6. 배포
- 형태: GGUF (Q4_K_M, X.X GB)
- 서비스: Ollama REST API
- 응답 시간: ~X초 (CPU) / ~X초 (GPU)
## 7. 향후 개선 방향
- 데이터 확장: 2,000건 목표
- 멀티턴 대화: ShareGPT 형식 추가
- RAG 통합: 파인튜닝 + RAG 하이브리드
- A/B 테스트: 현장 엔지니어 피드백 수집
## 8. 결론
[핵심 성과 요약]포트폴리오 핵심 포인트
GitHub README에 포함할 내용:
1. 프로젝트 소개 (1줄 요약)
2. 데모 스크린샷/GIF
3. 아키텍처 다이어그램
4. 주요 기술 (QLoRA, PEFT, GGUF)
5. 성능 비교 표 (기본 vs 파인튜닝)
6. 설치 & 실행 방법
7. 향후 계획
강조할 차별점:
- "제조 도메인 특화" (일반적이지 않은 전문 분야)
- "안전성 평가 포함" (제조 AI의 핵심 요소)
- "오프라인 배포 가능" (보안 환경 고려)
- "End-to-End" (데이터 -> 학습 -> 평가 -> 배포)AI로 학습하기 — 꿀팁
🤖sLLM 프로젝트 기술 보고서 템플릿AI 학습 팁
제조 도메인 sLLM 구축 프로젝트 결과를 포트폴리오용 기술 보고서로 정리하는 섹션 구성과 작성 지침을 AI가 초안으로 만들어 주면 시간이 절약됩니다.
제조 설비 진단 sLLM(Llama-3-8B, QLoRA) 구축 프로젝트 결과를 기술 보고서로 작성하기 위한 섹션 구성과 각 섹션 작성 지침을 만들어줘. 포함 섹션: (1) 문제 정의 및 비즈니스 임팩트, (2) 데이터 수집·전처리 방법론, (3) 모델 학습 설정(하이퍼파라미터 선택 근거), (4) 평가 결과(Before/After 비교 포함), (5) 배포 아키텍처, (6) 한계 및 개선 방향. 각 섹션 분량 기준(줄 수)과 포트폴리오 심사관이 관심 있게 볼 포인트도 함께 알려줘.
이 팁이 도움이 됐나요?
핵심 포인트
- • 기술 보고서: 8개 섹션 (개요/기술/데이터/학습/평가/배포/개선/결론)
- • 포트폴리오: End-to-End 파이프라인 + 성능 비교 + 안전성 강조
- • GitHub README: 1줄 요약 + 데모 + 아키텍처 + 성능 표