Mistral-Finetune: Mistral 모델용 메모리 효율적인 파인튜닝 도구
소개
Mistral-finetune은 Mistral의 모델을 메모리 효율적이고 성능 좋게 미세 조정할 수 있는 가벼운 코드베이스입니다. 이 프로젝트는 LoRA(Low-Rank Adaption) 기법을 사용하여 모델의 대부분의 가중치를 고정시키고 소수의 추가 가중치만 훈련합니다. 이는 모델을 효율적으로 훈련하면서도 높은 성능을 유지할 수 있게 합니다. 특히 A100 또는 H100 GPU에서 최대 효율을 발휘하며, 7B 모델과 같은 소형 모델의 경우 단일 GPU로도 충분합니다.
이 저장소는 Mistral 모델을 미세 조정할 수 있는 간단하고 가이드된 진입점을 제공하기 위해 설계되었습니다. 따라서 데이터 포맷팅 등에서 다소 제한적일 수 있으며, 모든 모델 아키텍처나 하드웨어 유형을 포괄하지 않습니다. 더 일반적인 접근 방식을 원하신다면 torchtune과 같은 다른 프로젝트를 참고하시기 바랍니다.
주요 기능
-
메모리 효율성: 대부분의 가중치를 고정하고 소수의 추가 가중치만 훈련하는 LoRA 기법을 사용하여 GPU 메모리 사용량을 최소화합니다.
-
다중 GPU 최적화: 다중 GPU 단일 노드 환경에서 최적화되어 있어 대규모 모델 훈련 시 효율적입니다.
-
간단한 설치 및 사용법: 프로젝트를 클론하고 필요한 의존성을 설치한 후, 모델을 다운로드하고 데이터셋을 준비하여 훈련을 시작할 수 있습니다.
-
엄격한 데이터 포맷: 훈련 데이터를 jsonl 형식으로 저장해야 하며, 데이터 검증 및 재포맷팅 스크립트를 제공합니다.
라이선스
이 프로젝트는 Apache 2.0 License로 공개 및 배포되고 있습니다. 상업적 사용에는 제한이 없습니다.
Mistral-Finetune GitHub 저장소
Mistral-7B 모델 파인튜닝 튜토리얼 (feat. Google Colab)
이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. 
파이토치 한국 사용자 모임
이 정리한 이 글이 유용하셨나요? 회원으로 가입하시면 주요 글들을 이메일
로 보내드립니다! (기본은 Weekly지만 Daily로 변경도 가능합니다.)
아래
쪽에 좋아요
를 눌러주시면 새로운 소식들을 정리하고 공유하는데 힘이 됩니다~ 