728x90 VRAM_Optimization1 [PYTHON] LoRA vs QLoRA 차이 분석과 70B 모델 VRAM 효율 해결을 위한 7가지 전략 초거대 언어 모델(LLM)의 시대, Llama 3나 Mixtral 같은 70B 이상의 매개변수를 가진 모델을 일반적인 소비자용 GPU에서 파인튜닝하는 것은 과거에는 불가능에 가까웠습니다. 하지만 LoRA(Low-Rank Adaptation)와 그 진화형인 QLoRA(Quantized LoRA)의 등장으로 이제 단일 A100 혹은 RTX 3090/4090 환경에서도 이러한 거대 모델을 학습시킬 수 있는 길이 열렸습니다. 본 포스팅에서는 두 기술의 기술적 차이를 명확히 분석하고, 현업 개발자가 VRAM 한계를 극복하기 위해 즉시 적용할 수 있는 7가지 파이썬 기반 최적화 실무 전략을 상세히 다룹니다.1. LoRA와 QLoRA의 기술적 배경 및 아키텍처 차이기존의 전처분 파인튜닝(Full Fine-tuning.. 2026. 4. 25. 이전 1 다음 728x90
