당신 상황이면 LoRA 쓰는 게 맞을 것 같아요. 24GB면 충분하거든요. 저도 비슷한 환경에서 둘 다 써봤는데 LoRA가 수렴 속도도 빠르고 최종 품질이 더 좋더라고요. QLoRA는 메모리 부족할 때나 여러 모델을 동시에 돌릴 때 쓰는 게 효율적이었어요. rank는 보통 8~16, alpha는 16~32 정도로 시작해서 조정하면 무난해요. 데이터셋 5천 개면 오버피팅만 조심하면 될 것 같네요.
활용법
LLM 파인튜닝 할 때 LoRA vs QLoRA 뭐가 더 실용적인가요?
요즘 자체 데이터로 모델 파인튜닝 하는 작업을 진행 중인데, LoRA와 QLoRA 중에 뭘 선택해야 할지 계속 고민이 되네요. 이론적으로는 알겠는데 실제 프로젝트에서 어떤 게 더 효율적인지 궁금합니다.
현재 상황이 좀 애매한데, GPU 메모리는 24GB 정도 여유가 있고 학습 시간은 크게 제약이 없어요. 데이터셋은 약 5천 개 정도의 한국어 도메인 특화 데이터들이거든요. LoRA가 파인튜닝 품질이 좋다고 들었는데, QLoRA는 메모리 효율이 훨씬 낫다고 하고... 어느 정도로 차이가 나는 건지 감이 안 와요.
혹시 실제로 둘 다 써본 분들 계신가요? 성능 차이가 정말 체감될 정도로 나는지, 아니면 그냥 리소스 문제일 때만 QLoRA 쓰면 되는 건지 알고 싶어요. 그리고 추론 속도나 최종 모델 크기도 차이가 있을까요?
개인적으로는 메모리가 충분하니까 LoRA 쓰는 게 맞을 것 같긴 한데, 학습 과정에서 실제로 문제가 되는 부분들이 있는지도 궁금하네요. 혹시 rank나 alpha 값 설정에서 팁이 있으면 그것도 같이 공유해주시면 좋겠습니다.
현재 상황이 좀 애매한데, GPU 메모리는 24GB 정도 여유가 있고 학습 시간은 크게 제약이 없어요. 데이터셋은 약 5천 개 정도의 한국어 도메인 특화 데이터들이거든요. LoRA가 파인튜닝 품질이 좋다고 들었는데, QLoRA는 메모리 효율이 훨씬 낫다고 하고... 어느 정도로 차이가 나는 건지 감이 안 와요.
혹시 실제로 둘 다 써본 분들 계신가요? 성능 차이가 정말 체감될 정도로 나는지, 아니면 그냥 리소스 문제일 때만 QLoRA 쓰면 되는 건지 알고 싶어요. 그리고 추론 속도나 최종 모델 크기도 차이가 있을까요?
개인적으로는 메모리가 충분하니까 LoRA 쓰는 게 맞을 것 같긴 한데, 학습 과정에서 실제로 문제가 되는 부분들이 있는지도 궁금하네요. 혹시 rank나 alpha 값 설정에서 팁이 있으면 그것도 같이 공유해주시면 좋겠습니다.
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댓글
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댓글목록
저도 같은 고민 중이었는데 결국 LoRA 했어요. 메모리 충분하면 LoRA가 낫더라고요.
메모리가 충분하시면 그냥 LoRA 가세요. QLoRA는 정말 메모리 부족할 때나 쓰는 거라고 봐요. 24GB면 LoRA 충분히 돌아가거든요. 성능 체감도 확실히 나는 편이고요. Rank는 8~16 정도, alpha는 16 또는 32로 시작해서 조정하시면 될 것 같습니다.
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