고급LoRAQLoRA
QLoRA 파인튜닝 랩
LoRA rank·alpha·타깃 모듈·양자화를 조절하며 학습 파라미터·VRAM(실제 수식)·Mock 손실곡선을 실험. 소비자 GPU 파인튜닝 원리 체득.
LoRA rank·alpha 조절
저랭크 행렬의 랭크(r)와 스케일(α)을 직접 조절해 학습 파라미터 수와 유효 스케일 변화를 확인합니다.
타깃 모듈 선택
q/k/v/o_proj와 MLP 모듈 중 어디에 LoRA 어댑터를 붙일지 선택하며 표현력·비용 트레이드오프를 체험합니다.
VRAM 근사 계산기
베이스 양자화 비트(4/8/16)·어댑터·옵티마이저 메모리를 실제 수식 기반으로 막대그래프로 시각화합니다.
Mock 손실 곡선
rank·데이터셋 규모에 따른 학습 손실 곡선과 과적합 경고를 실시간으로 보여줍니다.
QLoRA 시뮬레이터 로딩 중...
QLoRA 파인튜닝이란?
QLoRA는 베이스 모델을 4-bit로 양자화해 메모리를 크게 줄이고, 원본 가중치는 고정한 채 소수의 저랭크(LoRA) 어댑터만 학습하는 기법입니다. 이 시뮬레이터는 실제 수식에 근거한 파라미터·메모리 계산으로 소비자 GPU 파인튜닝의 원리를 체득하게 합니다.
- • rank(r)·alpha(α): 어댑터의 표현력과 유효 스케일(α/r)을 결정 — 흔한 시작점은 r=8, α=16
- • 4-bit 양자화: 베이스 모델 메모리를 16-bit 대비 약 1/4로 줄여 단일 GPU 파인튜닝을 가능하게 함
- • 학습 파라미터가 전체의 1% 미만이어도 도메인 적응(제조 매뉴얼·불량 리포트 등)에 충분한 경우가 많음