Hugging Face API로 배우는 GPU 친화적 모델 학습

이 게시물은 딥러닝 모델을 GPU에서 효율적으로 학습하는 과정과 관련 최적화 기술들을 설명합니다.

모델 학습 과정

• 환경 설정: CUDA, cuDNN, 딥러닝 프레임워크 설치
• 모델 준비: 데이터와 모델을 GPU 메모리에 맞게 조정
• 학습 실행: 순전파, 역전파, 모델 업데이트 수행
• 결과 활용: 학습 완료 후 모델 저장 및 추론 활용

GPU 메모리 최적화 기법

• Gradient Accumulation: 작은 배치로 그래디언트를 누적해 메모리 절약
• Gradient Checkpointing: 중간 활성화를 일부 저장하고 재계산하여 메모리 감소
• LoRA: 모델의 일부 파라미터만 학습해 메모리와 계산량 절감
• QLoRA: 4비트 양자화를 통해 대규모 모델 학습의 메모리 효율 극대화

기술적 구현 예시

허깅페이스 Trainer와 TrainingArguments를 활용하여 Gradient Accumulation과 Gradient Checkpointing을 적용하고, LoRA 및 QLoRA로 파라미터 조정 및 양자화 학습을 수행하는 코드를 제공합니다.