LLM을 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발-CH5. GPU 효율적인 학습

LLM을 활용한 AI 애플리케이션 개발에서는 GPU 메모리 효율적인 학습 방법을 다룬다. 데이터 타입과 GPU에서의 학습 방법을 설명한 후, 다중 GPU에서의 병렬 처리와 LoRa 및 양자화 방법을 소개한다. 모델 크기가 커질수록 메모리 사용이 증가하는 문제를 해결하기 위해, 경량화된 학습 방법인 그래디언트 축적과 체크포인트를 활용한다. 또한, 양자화를 통해 메모리 사용을 줄이며, 최적화된 모델을 통해 학습 속도를 높이는 방법을 제시한다. 최종적으로, LoRa를 통해 전체 모델 대신 일부만 학습하는 방법을 강조한다.