Transformer Lab 소개
오픈소스 기반 LLM을 직접 학습하거나 실험해보고 싶은데 GPU 리소스가 부족하거나, HuggingFace의 복잡한 설정에 지친 적이 있으신가요? Transformer Lab은 로컬 환경에서 강력한 LLM 워크플로우를 통합 제공하는 GUI 기반 도구입니다. Apple Silicon을 위한 MLX 엔진, CUDA 환경 모두 지원하며, RLHF, ORPO, SIMPO 같은 최신 학습 기법도 직접 실행해볼 수 있습니다. GitHub에서 AGPLv3 라이선스로 오픈된 이 프로젝트는 Mozilla의 공식 후원까지 받고 있어서, 신뢰성과 발전 가능성 모두 갖춘 플랫폼입니다.
Transformer Lab은 개인 PC나 노트북에서 작동하는 LLM 실험 및 학습용 오픈소스 애플리케이션입니다. Electron 기반으로 Windows, MacOS, Linux를 지원하며, 모델 다운로드, 파인튜닝, RLHF, RAG, 평가 및 프롬프트 설정 등 LLM 실험 전 과정을 하나의 인터페이스로 다룰 수 있도록 설계되었습니다.
특히 Apple MLX와 같은 경량 엔진부터 CUDA 기반의 고성능 훈련까지 모두 지원해, 다양한 하드웨어 환경에서 실험이 가능합니다. 사용자는 GUI를 통해 모델을 시각화하고 디버깅할 수 있으며, 자체 플러그인을 작성해 기능을 확장할 수 있습니다. Mozilla Builders Program의 후원을 받아 개발 중이며, 누구나 다운로드하여 설치하고 사용해볼 수 있습니다.
Transformer Lab의 주요 기능
LLM과의 상호작용: 챗봇, 생성 매개변수 조절, 배치 추론, 프롬프트 편집, 툴 사용(Function Calling alpha)
모델 학습: 사전 학습, 파인튜닝, RLHF, DPO, ORPO, SIMPO 등 고급 학습 방식 지원
모델 다운로드: HuggingFace에서 DeepSeek, Llama3, Phi4 등 다양한 모델 다운로드 가능
모델 평가: Eleuther Harness, Red Teaming 등 시각화 기반 평가 도구
모델 포맷 변환: HuggingFace ↔ MLX, GGUF 등 포맷 간 자유로운 변환
RAG 기능: 파일 기반 문서 검색 인터페이스 제공
플러그인 시스템: 자체 제작 및 라이브러리 연동 가능
Inference 엔진: MLX, vLLM, Llama.cpp 등 선택 가능
클라우드 지원: 로컬 UI + 원격 추론 가능, 또는 올 로컬 실행
사용 방법
Transformer Lab은 다음 두 가지 방식으로 설치할 수 있습니다:
-
간단 설치
- 공식 다운로드 페이지에서 앱 다운로드
- 설치 후 GUI 실행, 로그인 및 모델 선택
- 튜토리얼 영상: 5분 요약 영상
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고급 설치
- GitHub 저장소 클론 후 Node.js v22 환경에서 직접 빌드
- 다양한 커스터마이징 및 플러그인 실험 가능
- 고급 설치 가이드
실행 시 로컬 GPU나 M1/M2/M3 Apple Silicon에서도 작동하며, 클라우드 TPU 연결도 지원됩니다.
라이선스
Transformer Lab 프로젝트는 AGPLv3 License로 공개 및 배포되고 있습니다. 상업적 사용 시 코드 공개 의무가 따르므로, 기업 사용자는 라이선스 조건을 반드시 확인하세요.
TransformerLab 홈페이지
TransformerLab GitHub 저장소
TransformerLab 공식 문서 사이트
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. 
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