AI
Hugging Face API로 배우는 GPU 친화적 모델 학습
두줄요약
Hugging Face API를 활용해 GPU에서 딥러닝 모델을 학습하는 흐름과 메모리 사용 구조를 설명했습니다. 또한 Gradient Accumulation, Checkpointing, LoRA, QLoRA로 메모리를 줄이는 방법을 소개했습니다.
핵심 내용
- GPU에서 딥러닝 모델을 학습하는 전체 흐름을 환경 설정, 모델 준비, 학습 실행, 결과 활용으로 정리
- 학습 시 GPU 메모리 사용량이 입력 데이터, 파라미터, 중간 결과, 옵티마이저 상태로 크게 늘어나는 구조 설명
- 메모리 절감을 위해 Gradient Accumulation, Gradient Checkpointing, LoRA, QLoRA 같은 기법 소개
- Hugging Face Transformers, Trainer, PEFT 예시 코드로 각 기법의 적용 방식 제시
적용해볼 점
- 배치 크기와 메모리 한계를 고려해 그래디언트 누적과 체크포인팅 조합 검토
- 대규모 모델 파인튜닝 시 LoRA, QLoRA로 학습 비용과 메모리 부담 완화
- Hugging Face의 모델 크기 계산기와 메모리 추정으로 사전 점검