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Mergekit, LLM을 한번 합쳐보자!
두줄요약
Mergekit으로 공개 LLM을 병합하는 방법과 YAML 설정, 실행 절차를 정리했습니다. 병합 결과를 허깅페이스에 올려 활용하는 흐름까지 소개했습니다.
핵심 내용
- Mergekit을 활용해 공개 LLM 가중치를 병합하는 방법 소개
- LLAMA, MISTRAL, GPT-NeoX, StableLM 등 다양한 모델 지원
- Linear, SLERP, Task Arithmetic, Ties, DARE, Passthrough 등 병합 방식 설명
구조와 흐름
- YAML로 병합 대상 모델, 레이어 범위, 기본 모델, 파라미터, dtype, tokenizer_source 설정
- CLI와 Jupyter Notebook 모두에서 실행 가능
- 병합 결과를 허깅페이스에 업로드해 활용하는 흐름 제시
적용해볼 점
- SLERP가 성능이 좋다고 알려진 병합 방식으로 소개
- GPU 환경과 lazy_unpickle, low_cpu_memory 옵션 조합이 안정성에 영향
- 병합된 모델을 로컬 추론보다는 허깅페이스 배포로 쓰기 쉬움