Qwen3.5, Unsloth로 파인 튜닝하고 성능을 극대화하세요!
by DD
4개월 전
조회수 22
Unsloth를 사용하여 Qwen3.5 모델(0.8B ~ 122B)을 로컬 환경에서 파인 튜닝(Fine-tuning)하는 방법을 제시함
LoRA 기법을 활용하여 VRAM 사용량 감소(50% 절감) 및 학습 속도 향상(1.5배)을 달성
멀티모달(Multimodal) 모델을 위한 비전(Vision) 파인 튜닝 지원 및 GGUF, vLLM 등 다양한 배포 옵션 제공
커뮤니티에서는 파인 튜닝의 효용성에 대한 논쟁(Debate)과 실제 활용 사례에 대한 질의(Inquiry)가 발생함
Unsloth를 활용한 Qwen3.5 파인 튜닝 기술 분석
Unsloth는 Qwen3.5 모델의 파인 튜닝을 위해 LoRA(Low-Rank Adaptation) 기법을 활용하여 VRAM 사용량을 줄이고 학습 속도를 향상시킨다. 특히, bf16 설정을 통해 74GB VRAM에서 Qwen3.5-35B-A3B 모델을 학습할 수 있으며, 0.8B, 2B, 4B 모델은 Google Colab에서 무료로 파인 튜닝이 가능하다. 또한, Unsloth는 멀티 GPU(Multi-GPU) 환경을 지원하며, GGUF, vLLM 등 다양한 배포 옵션을 제공한다.
파인 튜닝 vs RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 비교
댓글에서는 파인 튜닝이 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식보다 직접적인 문서 컨텍스트(Direct Document Context)를 활용하는 경우에 얼마나 효과적인지에 대한 의문이 제기되었다. 는 현대 LLM(Large Language Model)의 강력한 성능을 고려할 때, 파인 튜닝보다 강력한 프롬프트(Strong Prompt)와 컨텍스트 윈도우(Context Window) 확장을 통한 생성 방식이 더 효율적일 수 있다고 주장했다. 하지만, 이미지 모델(Image Model)과 과거 LLM에서는 파인 튜닝이 여전히 유효하다는 의견도 제시되었다.
