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AI · ChatGPT 활용

LLM Finetuning : RunPod와 Multi-GPU 실습

실리콘밸리 LLM 프로젝트 현업자에게 배우는 LLM Fine-Tuning 노하우를 가득 담았습니다

15명 이 수강하고 있어요.

다니엘

초급자를 위해 준비한
[RunPod, Fine-Tuning] 강의입니다.

이런 걸 배울 수 있어요

LLM Fine Tuning
Multi GPUs
OpenAI API
Ollama
Hugging Face

OpenAI API 활용 : 모델 학습에 필요한 데이터셋 구축

OpenAI API를 활용하여 데이터 부족 문제를 해결하고, 모델 학습에 필요한 양질의 데이터를 효율적으로 확보할 수 있습니다.

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "developer", "content": "You are a helpful assistant."},
        {
            "role": "user",
            "content": "Translate the following English text into a Shakespearean style."
        }
    ]
)

print(completion.choices[0].message)

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

나만의 Chat 모델을 만들어보고 싶은 개발자
Multi GPU 모델 트레이닝을 배우고 싶은 모두

선수 지식,
필요할까요?

(Optional) Chatgpt 검색을 통한 문제 해결 능력

안녕하세요
다니엘입니다.

518

명

수강생

개

수강평

개

답변

4.8

점

강의 평점

개

강의

LLM 기반 AI 기업에서 Pod Lead로 활동
서울대학교 기계항공 공학부 졸업
유럽 소재 대학원에서 기계항공공학 석사
독일 소재 공학 연구기관에서 박사 과정 연구 수행
유럽 대형 에너지 기업에서 Senior Data Scientist 경험
영국 소재 에너지 컨설팅 기업에서 Senior Consultant 활동
Databricks 기반 데이터 엔지니어링 프로젝트 수행
Kaggle 주식 거래 AI 대회 Top 3% 성과
AI Agent 개발팀장으로 현재 활동 중

커리큘럼

전체

20개 ∙ (3시간 26분)

해당 강의에서 제공:

수업자료

섹션 1. 강의의 목표 및 수업 자료

2개 ∙ (7분)

섹션 2. Multi GPU RunPod Setting

7개 ∙ (1시간 6분)

Multi GPUs RunPod Fine-Tuning 소개
04:58
ssh를 이용한 pod 연결
14:15
RunPod가 가지고 있는 한계점과 대안: 한계점
09:01
RunPod가 가지고 있는 한계점과 대안: 대안
04:58
RunPod에서 Network Volume 생성하기
05:43
RunPod에서 클러스터 생성하기
14:21
RunPod 재접속 시 Config 파일 재설정하기
13:25

섹션 3. 세익스피어 번역 모델을 위한 데이터 셋 생성

5개 ∙ (46분)

Fine Tuning 과정의 개요적 소개
07:16
Openai API를 사용한 한국에 데이터 셋 생성하기
19:21
Ollama 소개
05:03
Ollama를 사용하여 영어 데이터 셋 생성하기
10:25
Openai API를 사용한 세익스피어 스타일 영어 데이터 셋 생성하기
04:01

섹션 4. Hands On LLM Fine-Tuning

6개 ∙ (1시간 26분)

강의 게시일: 2025. 03. 11.

마지막 업데이트일: 2025. 03. 23.

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.

모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!