LLM 101: 2시간에 끝내는 이론-to-실습 코스! 나만의 Llama 채팅데모 프로젝트!

💡LLM 맞춤 서빙하기: SFT 튜닝에서 Chat-UI 데모까지 🚀

• 이 강의를 통해 LLM(대규모 언어 모델)을 원하는 데이터로 Instruction 튜닝하고, 튜닝된 모델을 로컬 환경에서 서빙하며, 대화형 UI를 구축하는 전체 과정을 배우게 됩니다.

• 맞춤형 AI 어시스턴트, 챗봇, 가상 비서 등 다양한 대화 시스템 구축에 활용할 수 있습니다. 🧠

💡이 강의는 다른 강의와 어떻게 다른가요?

• 개념 설명 부분에서는 시각적인 자료와 친절한 비유를 활용하여 복잡한 내용도 알기 쉽게 전달합니다.

  각 단계별로 이론적 배경과 구현 방식을 자세히 설명해 드립니다 🔎

• 모바일/웹 친화적인 Chat UI 디자인과 llamacpp를 통해 Local PC (MacBook) 서빙 구축 과정을 소개하여, 여러분이 직접 만든 대화 시스템을 실제로 활용할 수 있도록 합니다🚀

💡이 강의가 필요할 수강생은 누구일까요? 다음과 같은 고민이 있다면 함께 공부해볼까요!

• 🤔 "LLM 모델을 어떻게 하면 내 서비스/프로젝트에 효과적으로 활용할 수 있을까?"

• 😓 "LLM 튜닝 방법론은 배웠지만 실제로 구현하려니 어렵고 에러가 많이 나네..."

• 🥵 "언젠가는 LLM 기반 대화형 AI를 만들어야 하는데 어디서부터 시작해야 할지 모르겠어."

💡이런 분들께 추천해요

• 🧩 이론과 실습을 모두 원하는 실전 코딩 예비 수강생

• 🔥 최신 AI 기술 트렌드를 배우고 싶은 열정있는 학생/실무자

• 💡 LLM 모델 튜닝부터 PoC 개발까지 전체 과정을 익히고 싶은 분

실습 환경

• 강의는 Colab 및 MacOS 기준으로 설명합니다.

• 윈도우 머신이라면 docker가 설치되어 있다면 대부분 따라오실 수 있습니다.

  
  

학습 자료

• 각 강의 세션에 PDF 파일로 첨부 되어있습니다.

선수 지식 및 유의사항

• 기본적인 파이썬 문법 (

  generator, decorater의 기본 동작 원리)

• 딥러닝 기초지식