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2025. 11. 20. · 2 Views
LoRA와 QLoRA 완벽 가이드 - 효율적인 LLM 파인튜닝
대규모 언어 모델을 효율적으로 파인튜닝하는 LoRA와 QLoRA 기법을 초급자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다. PEFT 개념부터 실전 활용까지, 실무에서 바로 사용할 수 있는 완벽한 가이드입니다.
목차
- PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) 개념
- LoRA 원리와 장점 (Low-Rank Adaptation)
- QLoRA의 4-bit 양자화 기법
- Rank와 Alpha 하이퍼파라미터 이해
- LoRA vs Full Fine-tuning 비용 비교
- PEFT 라이브러리 설치 및 기본 사용법
1. PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) 개념
시작하며
여러분이 GPT-3나 LLaMA 같은 거대한 언어 모델을 자신의 데이터로 학습시키고 싶을 때 이런 상황을 겪어본 적 있나요? "모델이 70억 개의 파라미터를 가지고 있는데, 이걸 전부 학습시키려면 GPU 메모리가 엄청나게 필요하다"는 문제 말이죠.
실제로 7B 모델을 전체 파인튜닝하려면 최소 80GB 이상의 GPU 메모리가 필요합니다. 이런 문제는 실제 개발 현장에서 자주 발생합니다.
대부분의 개발자나 연구자는 A100이나 H100 같은 고가의 GPU를 여러 대 보유하고 있지 않기 때문에, 아무리 좋은 아이디어가 있어도 모델을 학습시킬 수 없는 상황에 놓이게 됩니다. 결국 클라우드 비용으로 수백만 원을 지출하거나, 아예 포기하는 경우가 많습니다.
바로 이럴 때 필요한 것이 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)입니다. 전체 모델을 학습시키지 않고도 소수의 파라미터만 업데이트하여 비슷한 성능을 얻을 수 있는 혁신적인 방법론입니다.
개요
간단히 말해서, PEFT는 모델의 일부 파라미터만 학습시켜서 메모리와 계산 비용을 획기적으로 줄이는 기술입니다. 마치 집 전체를 리모델링하지 않고 필요한 방 하나만 인테리어하는 것과 비슷합니다.
왜 이 개념이 필요한지 실무 관점에서 설명하자면, 최신 LLM들은 수십억에서 수천억 개의 파라미터를 가지고 있어서 전체를 학습시키는 것은 일반 개발자에게는 거의 불가능합니다. 예를 들어, 고객 서비스 챗봇을 만들기 위해 LLaMA-2-7B를 자사 데이터로 파인튜닝하고 싶은 경우, PEFT를 사용하면 일반 RTX 3090 한 장으로도 충분히 학습할 수 있습니다.
전통적인 방법과의 비교를 해볼까요? 기존 Full Fine-tuning에서는 70억 개의 파라미터를 모두 업데이트했다면, PEFT는 0.1%도 안 되는 수백만 개의 파라미터만 업데이트합니다.
놀랍게도 성능은 거의 비슷합니다. PEFT의 핵심 특징은 세 가지입니다.
첫째, 메모리 사용량이 10분의 1 이하로 줄어듭니다. 둘째, 학습 속도가 훨씬 빠릅니다.
셋째, 여러 개의 작은 어댑터를 만들어 다양한 태스크에 대응할 수 있습니다. 이러한 특징들이 중요한 이유는 제한된 리소스로도 최신 AI 기술을 활용할 수 있게 만들어주기 때문입니다.
코드 예제
# PEFT 라이브러리 기본 사용 예제
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import get_peft_model, PeftConfig
# 기본 모델 로드 (예: GPT-2)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
# PEFT 설정 불러오기 (사전 학습된 어댑터)
peft_model_id = "your-username/gpt2-peft-adapter"
config = PeftConfig.from_pretrained(peft_model_id)
# 원본 모델에 PEFT 어댑터 적용
model = get_peft_model(model, config)
# 학습 가능한 파라미터 확인
model.print_trainable_parameters()
# 출력 예: trainable params: 294,912 || all params: 124,734,720 || trainable%: 0.24%
설명
이것이 하는 일: PEFT는 거대한 사전 학습 모델의 대부분을 그대로 두고(frozen), 아주 작은 추가 모듈만 학습시킵니다. 마치 거대한 백과사전은 그대로 두고, 필요한 부분에만 포스트잇을 붙여 메모를 추가하는 것과 같습니다.
첫 번째로, 코드에서 AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")는 사전 학습된 기본 모델을 불러옵니다. 이 모델은 이미 방대한 텍스트 데이터로 학습되어 언어의 일반적인 패턴을 이해하고 있습니다.
왜 이렇게 하는지는, 바닥부터 모델을 학습시키는 것보다 이미 학습된 지식을 활용하는 것이 훨씬 효율적이기 때문입니다. 그 다음으로, PeftConfig.from_pretrained()를 통해 PEFT 설정을 불러오고 get_peft_model()로 어댑터를 적용하면, 원본 모델 위에 작은 학습 가능한 레이어들이 추가됩니다.
내부에서는 원본 모델의 가중치는 동결(freeze)되고, 새로 추가된 어댑터 파라미터만 학습 가능한 상태가 됩니다. 마지막으로, print_trainable_parameters()를 호출하면 전체 파라미터 대비 학습 가능한 파라미터의 비율을 확인할 수 있습니다.
예시에서 보듯이 0.24%만 학습하면 되므로, 메모리와 시간이 획기적으로 줄어듭니다. 최종적으로 어댑터만 저장하면 몇 MB 크기의 작은 파일로 모델 커스터마이징을 배포할 수 있습니다.
여러분이 이 코드를 사용하면 개인용 GPU로도 대형 모델을 파인튜닝할 수 있고, 하나의 베이스 모델로 여러 개의 태스크별 어댑터를 만들어 효율적으로 관리할 수 있습니다. 실무에서는 고객사별 맞춤 모델을 만들거나, A/B 테스트용 모델을 빠르게 실험할 때 매우 유용합니다.
실전 팁
💡 PEFT를 사용할 때는 먼저 베이스 모델을 freeze하는 것을 확인하세요. model.print_trainable_parameters()로 학습 가능한 파라미터 비율이 1% 미만인지 체크하면 올바르게 설정된 것입니다.
💡 어댑터 파일은 매우 작기 때문에(보통 10~100MB) Git LFS 없이도 버전 관리가 가능합니다. 실험별로 어댑터를 저장해두면 나중에 쉽게 비교하고 롤백할 수 있습니다.
💡 메모리 부족 오류가 발생하면 배치 사이즈를 줄이기 전에 gradient_accumulation_steps를 늘려보세요. PEFT는 이미 메모리 효율적이므로 대부분 배치 관련 문제입니다.
💡 여러 태스크를 처리해야 한다면 하나의 베이스 모델에 여러 개의 어댑터를 만드세요. 추론 시 load_adapter()로 필요한 어댑터만 바꿔가며 사용할 수 있어 매우 효율적입니다.
💡 PEFT 성능이 Full Fine-tuning보다 떨어진다면 학습 데이터의 양과 질을 먼저 확인하세요. 일반적으로 1000개 이상의 고품질 예제가 있으면 PEFT만으로도 충분한 성능을 얻을 수 있습니다.
2. LoRA 원리와 장점 (Low-Rank Adaptation)
시작하며
여러분이 PEFT가 좋은 건 알겠는데, 구체적으로 어떻게 모델의 0.1%만 학습시켜도 좋은 성능을 낼 수 있는지 궁금하지 않으셨나요? 마법처럼 들리지만, 그 뒤에는 수학적으로 탄탄한 원리가 숨어 있습니다.
이런 의문은 AI 엔지니어라면 누구나 가지게 됩니다. 실제로 많은 개발자들이 "어떻게 작은 파라미터로 큰 모델을 제어할 수 있지?"라는 질문을 합니다.
답은 바로 행렬의 저랭크 분해(Low-Rank Decomposition)라는 수학적 트릭에 있습니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 LoRA(Low-Rank Adaptation)입니다.
LoRA는 거대한 가중치 행렬의 변화를 두 개의 작은 행렬의 곱으로 표현하여, 학습해야 할 파라미터 수를 획기적으로 줄입니다.
개요
간단히 말해서, LoRA는 원본 모델의 가중치 행렬을 건드리지 않고, 그 옆에 작은 "우회로"를 만들어서 학습하는 방식입니다. 이 우회로는 두 개의 작은 행렬 A와 B의 곱(A×B)으로 이루어져 있어서 파라미터 수가 매우 적습니다.
왜 이 개념이 필요한지 실무 관점에서 설명하면, 예를 들어 768×768 크기의 가중치 행렬을 직접 학습시키면 589,824개의 파라미터가 필요합니다. 하지만 LoRA로 rank=8을 사용하면 768×8 + 8×768 = 12,288개로 줄어들어 약 98% 감소합니다.
챗봇 서비스를 운영하면서 신규 도메인을 추가할 때마다 이렇게 작은 어댑터만 만들면 되니 매우 경제적입니다. 전통적인 방법과의 비교를 해볼까요?
기존 Adapter 방식에서는 모델에 추가 레이어를 삽입했다면, LoRA는 기존 레이어에 병렬로 작은 경로를 추가합니다. 이렇게 하면 추론 시 오버헤드가 거의 없다는 장점이 있습니다.
LoRA의 핵심 특징은 세 가지입니다. 첫째, rank라는 하이퍼파라미터로 성능과 효율성을 조절할 수 있습니다.
둘째, 학습 후 A×B를 원본 가중치에 병합하면 추론 속도가 원본과 동일해집니다. 셋째, 여러 LoRA 어댑터를 동시에 사용하거나 교체하기가 매우 쉽습니다.
이러한 특징들이 중요한 이유는 프로덕션 환경에서 유연하게 모델을 운영할 수 있게 해주기 때문입니다.
코드 예제
from peft import LoraConfig, get_peft_model, TaskType
from transformers import AutoModelForCausalLM
# 베이스 모델 로드
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
# LoRA 설정: rank, alpha, target_modules 지정
lora_config = LoraConfig(
r=8, # rank: 작을수록 파라미터 적음, 보통 4~64 사용
lora_alpha=32, # scaling factor: 보통 rank의 2~4배
target_modules=["q_proj", "v_proj"], # 어텐션의 Query, Value에만 적용
lora_dropout=0.1, # 과적합 방지
bias="none", # bias는 학습하지 않음
task_type=TaskType.CAUSAL_LM # 언어 모델 태스크
)
# LoRA 어댑터 적용
model = get_peft_model(model, lora_config)
model.print_trainable_parameters()
# 출력: trainable params: 4,194,304 || all params: 6,742,609,920 || trainable%: 0.06%
설명
이것이 하는 일: LoRA는 트랜스포머 모델의 어텐션 레이어에 있는 거대한 가중치 행렬(W)을 그대로 두고, 그 옆에 W + A×B 형태로 작은 변화량을 추가합니다. 원본 W는 동결되고 A와 B만 학습하므로 효율적입니다.
첫 번째로, LoraConfig에서 r=8은 rank를 의미하는데, 이것이 바로 행렬 분해의 차원입니다. rank가 8이라는 것은 768차원 공간의 변화를 8차원으로 압축해서 표현한다는 뜻입니다.
왜 이렇게 하는지는, 파인튜닝 시 필요한 변화는 전체 공간이 아니라 아주 작은 부분 공간(subspace)에서만 일어난다는 수학적 발견에 기반합니다. 그 다음으로, target_modules=["q_proj", "v_proj"]는 어텐션 메커니즘의 Query와 Value 프로젝션에만 LoRA를 적용한다는 의미입니다.
모든 레이어에 적용할 수도 있지만, 실험적으로 q_proj와 v_proj만 해도 충분한 성능이 나오고 파라미터는 더 적어집니다. 내부적으로는 각 어텐션 레이어마다 작은 A, B 행렬 쌍이 생성되어 학습됩니다.
마지막으로, lora_alpha=32는 학습된 A×B의 영향력을 조절하는 스케일링 팩터입니다. 실제로는 (lora_alpha/r) × A×B 형태로 적용되므로, alpha를 rank의 4배로 설정하면 학습률을 조정하지 않아도 안정적으로 학습됩니다.
최종적으로 학습이 끝나면 A×B를 원본 가중치 W에 병합(merge)할 수 있어, 추론 시 속도 저하가 전혀 없습니다. 여러분이 이 코드를 사용하면 7B 모델을 16GB GPU 한 장으로 파인튜닝할 수 있고, 어댑터 파일 크기가 10~20MB에 불과해 모델 배포와 버전 관리가 매우 쉬워집니다.
실무에서는 고객사별 커스텀 모델을 만들 때나, 실험적인 프롬프트 엔지니어링을 데이터로 학습시킬 때 LoRA를 많이 사용합니다.
실전 팁
💡 rank 값은 보통 4, 8, 16, 32, 64 중에서 선택합니다. 복잡한 태스크일수록 큰 rank가 필요하지만, 작은 rank(4~8)로 시작해서 성능이 부족할 때만 늘리는 것이 효율적입니다.
💡 lora_alpha는 rank의 2배에서 시작하세요. rank=8이면 alpha=16, rank=16이면 alpha=32가 좋은 시작점입니다. 이 비율은 학습 안정성에 큰 영향을 미칩니다.
💡 target_modules는 모델 구조에 따라 다릅니다. LLaMA는 ["q_proj", "v_proj"], GPT는 ["c_attn"], T5는 ["q", "v"]를 사용합니다. 모델의 구조를 print(model)로 확인하세요.
💡 학습 후 model.merge_and_unload()를 호출하면 LoRA 가중치가 원본에 병합되어 일반 모델처럼 사용할 수 있습니다. 배포 시 어댑터 로딩 오버헤드를 없애고 싶을 때 유용합니다.
💡 여러 LoRA를 실험할 때는 동일한 random seed를 사용하세요. LoRA는 가볍기 때문에 같은 조건에서 여러 번 학습해도 부담이 적고, 재현성이 중요합니다.
3. QLoRA의 4-bit 양자화 기법
시작하며
여러분이 LoRA로 7B 모델을 학습시키려고 했는데, 여전히 GPU 메모리가 부족하다는 메시지를 받은 적 있나요? LoRA만으로도 충분히 효율적인데, 더 작은 GPU로도 학습할 수 있는 방법은 없을까요?
이런 문제는 개인 연구자나 스타트업에서 특히 심각합니다. RTX 3090이나 4090 한 장으로 LLaMA-2-7B를 LoRA 파인튜닝하려고 해도, 모델을 float16으로 로드하는 것만으로 14GB의 메모리가 필요합니다.
옵티마이저 상태까지 고려하면 24GB를 넘어가기 일쑤입니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 QLoRA(Quantized LoRA)입니다.
QLoRA는 모델을 4-bit로 양자화하여 메모리 사용량을 4분의 1로 줄이면서도, LoRA 학습의 품질은 그대로 유지하는 놀라운 기술입니다.
개요
간단히 말해서, QLoRA는 "기본 모델은 4-bit로 압축해서 메모리를 절약하고, LoRA 어댑터만 정밀하게 학습시키자"는 아이디어입니다. 마치 책은 압축 파일로 보관하되, 중요한 메모만 정확하게 기록하는 것과 같습니다.
왜 이 개념이 필요한지 실무 관점에서 설명하면, 7B 모델의 경우 float16에서는 14GB가 필요하지만 4-bit로 양자화하면 3.5GB로 줄어듭니다. 이렇게 절약한 메모리를 학습 배치 사이즈를 늘리거나 더 큰 모델(13B, 70B)을 사용하는 데 활용할 수 있습니다.
예를 들어, 24GB GPU로 70B 모델을 파인튜닝할 수 있게 되는 것입니다. 전통적인 방법과의 비교를 해볼까요?
기존 LoRA에서는 모델을 float16이나 bfloat16으로 로드했다면, QLoRA는 NormalFloat4(NF4)라는 특수한 4-bit 포맷을 사용합니다. 놀랍게도 정확도 손실은 거의 없습니다.
QLoRA의 핵심 특징은 세 가지입니다. 첫째, 4-bit NormalFloat 양자화로 메모리를 75% 절감합니다.
둘째, Double Quantization으로 양자화 상수까지 양자화하여 추가 메모리를 절약합니다. 셋째, Paged Optimizers로 CPU-GPU 메모리를 효율적으로 관리합니다.
이러한 특징들이 중요한 이유는 소비자용 GPU로도 최신 거대 모델을 파인튜닝할 수 있게 만들어주기 때문입니다.
코드 예제
from transformers import AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training
import torch
# 4-bit 양자화 설정
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
load_in_4bit=True, # 4-bit로 로드
bnb_4bit_quant_type="nf4", # NormalFloat4 사용
bnb_4bit_use_double_quant=True, # 이중 양자화로 더 절약
bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16 # 계산은 bfloat16으로
)
# 모델을 4-bit로 로드 (메모리 3.5GB만 사용!)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"meta-llama/Llama-2-7b-hf",
quantization_config=bnb_config,
device_map="auto" # GPU에 자동 배치
)
# QLoRA를 위한 모델 준비 (그래디언트 체크포인팅 등)
model = prepare_model_for_kbit_training(model)
# LoRA 설정 (일반 LoRA와 동일)
lora_config = LoraConfig(r=8, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj", "v_proj"])
model = get_peft_model(model, lora_config)
설명
이것이 하는 일: QLoRA는 거대한 기본 모델을 저정밀도(4-bit)로 압축하되, 순전파 시 필요한 부분만 고정밀도로 역양자화하고, 역전파는 LoRA 어댑터에만 적용합니다. 이렇게 하면 메모리는 크게 줄고 정확도는 유지됩니다.
첫 번째로, BitsAndBytesConfig에서 load_in_4bit=True와 bnb_4bit_quant_type="nf4"를 설정하면 모델의 가중치가 NormalFloat4 포맷으로 양자화됩니다. NF4는 일반적인 신경망 가중치가 정규분포를 따른다는 점을 활용해 4-bit로도 정보 손실을 최소화하는 특수 포맷입니다.
왜 이렇게 하는지는, 단순히 값을 잘라내는 것보다 데이터의 분포를 고려한 양자화가 훨씬 정확하기 때문입니다. 그 다음으로, bnb_4bit_use_double_quant=True는 양자화 과정에서 생기는 스케일 팩터와 제로 포인트까지도 양자화하는 이중 양자화를 활성화합니다.
내부적으로는 첫 번째 양자화로 가중치를 4-bit로 만들고, 두 번째 양자화로 양자화 상수들을 8-bit로 압축하여 평균 3.7bit/파라미터까지 압축률을 높입니다. 마지막으로, prepare_model_for_kbit_training()은 양자화된 모델에서 학습이 가능하도록 여러 최적화를 적용합니다.
그래디언트 체크포인팅을 활성화하고, 양자화된 레이어의 입력을 float32로 변환하며, LoRA 레이어만 학습 모드로 설정합니다. 최종적으로 순전파는 4-bit로 빠르게, 역전파는 LoRA만 정확하게 계산되어 메모리와 성능을 동시에 잡습니다.
여러분이 이 코드를 사용하면 RTX 4090 하나로 LLaMA-2-70B를 파인튜닝할 수 있고, Google Colab 무료 버전(T4 16GB)으로도 7B 모델을 학습할 수 있습니다. 실무에서는 예산이 제한된 프로젝트나 빠른 프로토타이핑 단계에서 QLoRA를 많이 사용하며, 성능은 Full Fine-tuning의 99% 수준을 유지합니다.
실전 팁
💡 QLoRA 사용 시 device_map="auto"는 필수입니다. 이것이 없으면 모든 모델이 한 GPU에 로드되려고 시도하므로 메모리 오류가 발생할 수 있습니다.
💡 bnb_4bit_compute_dtype은 bfloat16을 권장합니다. float16보다 수치적으로 안정적이고, 최신 GPU(Ampere 이상)에서 하드웨어 가속이 됩니다. 구형 GPU라면 float16을 사용하세요.
💡 메모리가 여전히 부족하다면 gradient_checkpointing=True를 TrainingArguments에 추가하세요. 속도는 20% 느려지지만 메모리는 30~40% 더 절약됩니다.
💡 QLoRA로 학습한 모델을 배포할 때는 model.merge_and_unload()를 먼저 호출한 후 다시 양자화하세요. 이렇게 하면 추론 시에도 4-bit의 이점을 유지할 수 있습니다.
💡 학습 속도가 느리다면 optim="paged_adamw_8bit"를 사용하세요. 일반 AdamW보다 메모리 효율적이고 QLoRA와 궁합이 좋습니다.
4. Rank와 Alpha 하이퍼파라미터 이해
시작하며
여러분이 LoRA 코드를 작성할 때 r=8, lora_alpha=32 같은 숫자들을 보고 "이게 정확히 뭐지? 어떻게 설정해야 하지?"라고 고민해본 적 있나요?
많은 튜토리얼이 이 값들을 그냥 사용하라고만 하지, 왜 그 값인지는 설명하지 않습니다. 이런 문제는 실전 파인튜닝에서 큰 영향을 미칩니다.
rank와 alpha를 잘못 설정하면 학습이 불안정하거나, 과적합이 발생하거나, 반대로 모델이 전혀 학습하지 못하는 상황이 벌어집니다. "왜 내 모델은 loss가 떨어지지 않을까?" 하는 고민의 원인이 바로 이 하이퍼파라미터일 수 있습니다.
바로 이럴 때 필요한 것이 rank와 alpha에 대한 정확한 이해입니다. 이 두 값은 LoRA의 표현력(capacity)과 학습 스케일을 결정하는 핵심 요소이며, 적절히 조절하면 성능과 효율성을 동시에 최적화할 수 있습니다.
개요
간단히 말해서, rank(r)는 LoRA가 표현할 수 있는 "변화의 복잡도"를 결정하고, alpha는 그 변화가 원본 모델에 미치는 "영향력의 크기"를 조절합니다. rank는 모델의 용량, alpha는 학습 강도라고 생각하면 됩니다.
왜 이 개념이 필요한지 실무 관점에서 설명하면, rank가 너무 작으면 복잡한 패턴을 학습하지 못하고, 너무 크면 메모리와 계산량이 늘어나며 과적합 위험도 커집니다. 예를 들어, 간단한 감성 분석은 r=4로 충분하지만, 복잡한 코드 생성은 r=64가 필요할 수 있습니다.
alpha는 학습률과 비슷한 역할을 하며, 잘못 설정하면 학습이 발산하거나 수렴하지 않습니다. 전통적인 방법과의 비교를 해볼까요?
Full Fine-tuning에서는 모든 파라미터가 학습되므로 이런 고민이 없었다면, LoRA는 제한된 파라미터로 최대 효과를 내야 하므로 이 값들이 매우 중요합니다. rank/alpha 조합은 마치 작은 붓으로 큰 그림을 그리는 것처럼, 세밀한 조정이 필요합니다.
rank와 alpha의 핵심 특징은 세 가지입니다. 첫째, rank는 학습 가능한 파라미터 수에 선형적으로 비례합니다(r↑ → params↑).
둘째, alpha/r 비율이 실제 업데이트 스케일을 결정합니다. 셋째, 태스크 복잡도에 따라 최적값이 크게 달라집니다.
이러한 특징들이 중요한 이유는 제한된 리소스 내에서 최고의 성능을 뽑아내려면 이 값들을 태스크에 맞게 튜닝해야 하기 때문입니다.
코드 예제
from peft import LoraConfig
# 간단한 태스크용 설정 (감성 분석, 분류 등)
simple_config = LoraConfig(
r=4, # 낮은 rank: 파라미터 최소화
lora_alpha=8, # alpha = r * 2 (보수적 설정)
target_modules=["q_proj", "v_proj"]
)
# 중간 복잡도 태스크용 (Q&A, 요약 등)
medium_config = LoraConfig(
r=16, # 중간 rank
lora_alpha=32, # alpha = r * 2 (표준 비율)
target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"]
)
# 복잡한 태스크용 (코드 생성, 긴 문서 생성 등)
complex_config = LoraConfig(
r=64, # 높은 rank: 높은 표현력
lora_alpha=128, # alpha = r * 2 유지
target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"]
)
# 실제 스케일링 확인
# LoRA 업데이트는 (lora_alpha / r) * (A @ B) 형태로 적용됨
scaling_factor = complex_config.lora_alpha / complex_config.r # 128/64 = 2.0
설명
이것이 하는 일: rank와 alpha는 LoRA 행렬 A(d×r)와 B(r×d)의 차원과 스케일을 결정합니다. 원본 가중치 업데이트는 W' = W + (alpha/r) × A×B 형태로 이루어지므로, rank는 A×B의 복잡도를, alpha는 그 영향력을 조절합니다.
첫 번째로, rank=4인 simple_config는 768×4 + 4×768 = 6,144개의 파라미터만 사용합니다. 이는 감성 분석처럼 "긍정/부정"이라는 단순한 패턴 변화만 필요한 경우에 적합합니다.
왜 이렇게 하는지는, 작은 rank로도 충분한 태스크에 큰 rank를 사용하면 과적합만 발생하고 효율성이 떨어지기 때문입니다. 그 다음으로, rank=16인 medium_config는 대부분의 일반적인 NLP 태스크에 적합한 균형잡힌 설정입니다.
내부적으로 A×B는 16차원 부분공간에서 가중치 변화를 표현하는데, 이는 질문-답변 쌍 학습이나 문서 요약처럼 중간 수준의 패턴 복잡도를 다루기에 충분합니다. target_modules도 더 많이 포함시켜 모델의 여러 부분을 조정합니다.
마지막으로, rank=64인 complex_config는 코드 생성이나 긴 문맥 이해처럼 고차원 패턴이 필요할 때 사용합니다. (alpha/r) = 128/64 = 2.0으로, 이 스케일링 팩터는 LoRA 업데이트가 원본 가중치에 비해 얼마나 강하게 적용될지를 결정합니다.
2.0은 안정적인 학습을 위한 검증된 값이며, 모든 rank에서 이 비율을 유지하면 학습률을 따로 조정하지 않아도 됩니다. 여러분이 이 코드를 사용하면 태스크 특성에 맞는 최적의 설정을 빠르게 찾을 수 있고, 불필요한 파라미터 낭비를 피할 수 있습니다.
실무에서는 먼저 medium_config로 시작해서 성능이 부족하면 rank를 늘리고, 과적합이 보이면 줄이는 방식으로 튜닝합니다.
실전 팁
💡 처음 시작할 때는 r=8, alpha=16으로 시작하세요. 이것이 가장 안전한 기본값이며, 대부분의 태스크에서 합리적인 성능을 보입니다.
💡 alpha/r 비율은 2.0~4.0 사이를 유지하세요. 이 범위를 벗어나면 학습이 불안정해지거나 수렴하지 않을 수 있습니다. 비율이 너무 높으면 발산, 너무 낮으면 학습 안 됨.
💡 rank를 두 배로 늘리면 파라미터는 두 배, 메모리도 두 배가 됩니다. 성능 향상이 제한적이면 rank 대신 학습 데이터 품질을 먼저 개선하세요.
💡 복잡한 태스크인데도 학습이 안 된다면 target_modules를 늘려보세요. q_proj, v_proj만 하던 것을 모든 프로젝션(k, o, gate, up, down)으로 확장하면 효과적입니다.
💡 과적합이 의심되면 rank를 절반으로 줄이거나 lora_dropout을 0.05→0.1→0.2로 올려보세요. rank 감소가 더 근본적인 해결책입니다.
5. LoRA vs Full Fine-tuning 비용 비교
시작하며
여러분이 LLaMA-2-7B를 파인튜닝하려고 할 때, "LoRA를 쓰면 정말 얼마나 절약되는 거지? 성능 차이는 얼마나 날까?"라는 궁금증을 가져보신 적 있나요?
숫자로 구체적으로 비교해보지 않으면 감이 잘 안 옵니다. 이런 비용 계산은 프로젝트 기획 단계에서 매우 중요합니다.
AWS나 GCP에서 GPU를 빌려 쓴다면 시간당 비용이 수만 원에 달하므로, Full Fine-tuning과 LoRA의 시간/메모리 차이는 곧 수십만 원에서 수백만 원의 실제 비용 차이로 이어집니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 구체적인 수치 비교입니다.
메모리 사용량, 학습 시간, GPU 비용, 저장 공간을 실제 데이터로 비교하면 LoRA의 가치가 명확해집니다.
개요
간단히 말해서, LoRA는 Full Fine-tuning 대비 메모리를 75%, 학습 시간을 3050%, 비용을 70% 이상 절감하면서도 성능은 거의 동일합니다(보통 12% 차이). 이는 이론이 아니라 실제 벤치마크에서 검증된 수치입니다.
왜 이 개념이 필요한지 실무 관점에서 설명하면, LLaMA-2-7B Full Fine-tuning은 A100 80GB가 필요하지만 LoRA는 RTX 3090 24GB로 가능하고, QLoRA는 RTX 4090 24GB로 LLaMA-2-70B까지 가능합니다. 예를 들어, AWS A100 인스턴스는 시간당 $45인데, RTX 3090 인스턴스는 $12 수준이므로 비용이 절반 이하로 떨어집니다.
전통적인 방법과의 비교를 해볼까요? Full Fine-tuning에서는 전체 모델 가중치 + 옵티마이저 상태 + 그래디언트를 모두 저장해야 하므로 메모리가 모델 크기의 4배 필요했다면, LoRA는 원본 모델(읽기 전용) + 작은 어댑터만 학습하므로 1.5배 정도로 충분합니다.
LoRA의 비용 절감 효과는 세 가지 측면에서 나타납니다. 첫째, GPU 메모리가 적게 필요해 더 저렴한 하드웨어를 사용할 수 있습니다.
둘째, 학습 시간이 짧아 클라우드 사용 시간이 줄어듭니다. 셋째, 모델 저장 공간이 10~50MB로 작아 배포와 버전 관리가 쉽습니다.
이러한 절감 효과가 중요한 이유는 AI 프로젝트의 가장 큰 장벽인 인프라 비용을 획기적으로 낮춰 더 많은 실험과 개선을 가능하게 하기 때문입니다.
코드 예제
# 메모리 사용량 비교 시뮬레이션
import torch
# LLaMA-2-7B 기준 (70억 파라미터)
model_params = 7_000_000_000
param_size_bytes = 2 # float16 = 2 bytes
# Full Fine-tuning 메모리 계산
full_ft_model = model_params * param_size_bytes # 모델 가중치
full_ft_optimizer = model_params * 8 # AdamW 옵티마이저 상태 (fp32)
full_ft_gradients = model_params * param_size_bytes # 그래디언트
full_ft_total = (full_ft_model + full_ft_optimizer + full_ft_gradients) / (1024**3)
print(f"Full Fine-tuning: {full_ft_total:.2f} GB")
# LoRA 메모리 계산 (r=16, 48개 레이어, 타겟 4개)
lora_params = 48 * 4 * (4096 * 16 + 16 * 4096) # A, B 행렬
lora_model = model_params * param_size_bytes # 원본 모델 (frozen)
lora_trainable = lora_params * 8 # LoRA만 AdamW
lora_total = (lora_model + lora_trainable) / (1024**3)
print(f"LoRA: {lora_total:.2f} GB")
print(f"메모리 절감: {((full_ft_total - lora_total) / full_ft_total * 100):.1f}%")
# 출력: Full Fine-tuning: 86.12 GB, LoRA: 14.67 GB, 메모리 절감: 83.0%
설명
이것이 하는 일: 위 코드는 7B 모델의 Full Fine-tuning과 LoRA의 실제 메모리 사용량을 계산합니다. Full Fine-tuning은 모델 + 옵티마이저 상태 + 그래디언트를 모두 GPU에 올려야 하지만, LoRA는 원본 모델은 동결하고 작은 어댑터만 학습합니다.
첫 번째로, Full Fine-tuning의 경우 모델 가중치 14GB + AdamW 옵티마이저 상태 56GB(fp32로 momentum과 variance 저장) + 그래디언트 14GB로 총 84GB가 필요합니다. 왜 이렇게 하는지는, 모든 파라미터를 업데이트해야 하므로 각 파라미터마다 옵티마이저 상태를 유지해야 하기 때문입니다.
이는 A100 80GB나 여러 GPU가 필요한 수준입니다. 그 다음으로, LoRA는 원본 모델 14GB는 float16으로 읽기 전용으로 로드하고, LoRA 파라미터(약 2500만 개, 전체의 0.35%)만 AdamW로 학습합니다.
내부적으로 LoRA 파라미터의 옵티마이저 상태만 저장하므로 추가 메모리가 약 0.67GB에 불과합니다. 총 15GB 정도로 24GB GPU에 여유있게 들어갑니다.
마지막으로, 학습 시간을 보면 Full Fine-tuning은 전체 역전파를 계산하므로 배치당 약 3초가 걸리지만, LoRA는 어댑터만 역전파하므로 약 1.5초로 50% 빨라집니다. 최종적으로 1000 스텝 학습 기준 Full Fine-tuning 50분, LoRA 25분으로, AWS 비용으로 환산하면 Full Fine-tuning $4, LoRA $0.8 정도의 차이가 납니다.
여러분이 이 계산을 이해하면 프로젝트 예산을 정확히 산정할 수 있고, 클라우드 인스턴스를 선택할 때 최적의 비용-성능 지점을 찾을 수 있습니다. 실무에서는 여러 실험을 돌려야 하므로 LoRA의 비용 절감 효과가 더욱 극대화됩니다.
10번 실험 시 Full Fine-tuning $40 vs LoRA $8, 5배 차이입니다.
실전 팁
💡 정확한 메모리 계산을 위해서는 배치 사이즈와 시퀀스 길이의 영향도 고려하세요. 배치 크기가 클수록 activation 메모리가 더 필요하며, 이는 LoRA도 동일합니다.
💡 QLoRA를 사용하면 원본 모델을 4-bit로 압축하여 메모리를 추가로 75% 절감할 수 있습니다. 7B 모델이 14GB→3.5GB로 줄어들어 총 4GB대로 가능합니다.
💡 여러 태스크를 다뤄야 한다면 하나의 Full Fine-tuned 모델(30GB) 대신 여러 LoRA 어댑터(각 20MB)를 만드세요. 100개 어댑터를 만들어도 2GB밖에 안 됩니다.
💡 성능 비교는 반드시 동일한 학습 데이터와 하이퍼파라미터로 하세요. LoRA가 성능이 떨어진다면 rank를 늘리거나 target_modules를 확장해보세요.
💡 비용을 더 줄이려면 Spot 인스턴스를 사용하세요. LoRA는 학습 시간이 짧아 중단 위험이 적으므로 Spot 인스턴스와 궁합이 좋고, 비용을 70% 추가 절감할 수 있습니다.
6. PEFT 라이브러리 설치 및 기본 사용법
시작하며
여러분이 지금까지 LoRA와 QLoRA의 개념을 이해했다면, 이제 실제로 코드를 작성해서 모델을 학습시켜보고 싶지 않나요? 하지만 "어디서부터 시작해야 하지?
어떤 라이브러리를 쓰지?"라는 고민이 생깁니다. 이런 고민은 당연합니다.
이론을 아는 것과 실제로 동작하는 코드를 작성하는 것 사이에는 큰 간격이 있으며, 잘못된 환경 설정으로 며칠을 헤매는 경우도 많습니다. 특히 CUDA, PyTorch, Transformers, PEFT 버전 호환성 문제는 초보자에게 큰 장벽입니다.
바로 이럴 때 필요한 것이 Hugging Face PEFT 라이브러리입니다. PEFT는 LoRA, QLoRA를 포함한 다양한 효율적 파인튜닝 기법을 통합 인터페이스로 제공하며, Transformers 라이브러리와 완벽하게 통합되어 있어 몇 줄의 코드만으로 시작할 수 있습니다.
개요
간단히 말해서, PEFT는 Hugging Face에서 만든 오픈소스 라이브러리로, LoRA, QLoRA, Prefix Tuning, P-Tuning 등 다양한 파라미터 효율적 파인튜닝 방법을 쉽게 사용할 수 있게 해줍니다. pip 한 줄로 설치하고, 몇 줄의 설정 코드만 추가하면 바로 사용할 수 있습니다.
왜 이 개념이 필요한지 실무 관점에서 설명하면, 처음부터 LoRA를 직접 구현하려면 수백 줄의 코드와 깊은 수학적 이해가 필요하지만, PEFT를 사용하면 설정 객체 하나로 모든 것이 처리됩니다. 예를 들어, 감성 분석 모델을 만들 때 LoRA 적용부터 학습, 저장, 로드까지 전체 과정이 10줄 이내로 가능합니다.
전통적인 방법과의 비교를 해볼까요? 기존에는 모델 구조를 직접 수정하고 커스텀 학습 루프를 작성했다면, PEFT는 기존 Transformers Trainer를 그대로 사용하면서 설정만 추가하면 됩니다.
코드 변경이 최소화되어 유지보수가 쉽습니다. PEFT 라이브러리의 핵심 특징은 세 가지입니다.
첫째, Transformers 모델과 완벽하게 통합되어 있습니다. 둘째, LoraConfig 같은 설정 클래스로 모든 하이퍼파라미터를 관리합니다.
셋째, 어댑터 저장/로드가 자동화되어 있어 배포가 쉽습니다. 이러한 특징들이 중요한 이유는 개발자가 모델 알고리즘이 아닌 비즈니스 로직에 집중할 수 있게 해주기 때문입니다.
코드 예제
# 1. PEFT 라이브러리 설치
# !pip install peft transformers accelerate bitsandbytes datasets
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TrainingArguments, Trainer
from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training
from datasets import load_dataset
# 2. 모델과 토크나이저 로드
model_name = "gpt2"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
# 3. LoRA 설정
lora_config = LoraConfig(
r=8, lora_alpha=16, target_modules=["c_attn"],
lora_dropout=0.1, bias="none", task_type="CAUSAL_LM"
)
model = get_peft_model(model, lora_config)
model.print_trainable_parameters()
# 4. 데이터셋 준비 및 학습
dataset = load_dataset("your_dataset")
training_args = TrainingArguments(output_dir="./results", num_train_epochs=3)
trainer = Trainer(model=model, args=training_args, train_dataset=dataset["train"])
trainer.train()
# 5. 어댑터 저장 (20MB 정도)
model.save_pretrained("./lora-adapter")
# 6. 나중에 로드
from peft import PeftModel
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "./lora-adapter")
설명
이것이 하는 일: 위 코드는 PEFT 라이브러리를 사용해 GPT-2 모델에 LoRA를 적용하고 파인튜닝하는 전체 과정을 보여줍니다. 설치부터 학습, 저장, 로드까지 실무에서 필요한 모든 단계가 포함되어 있습니다.
첫 번째로, 설치 단계에서 peft는 핵심 라이브러리, transformers는 모델 제공, accelerate는 분산 학습 지원, bitsandbytes는 QLoRA의 양자화를 담당합니다. 왜 이렇게 하는지는, 이 네 라이브러리가 함께 작동하도록 설계되어 있어 버전 호환성을 고려한 동시 설치가 중요하기 때문입니다.
datasets는 Hugging Face의 공개 데이터셋을 쉽게 로드하기 위한 것입니다. 그 다음으로, get_peft_model(model, lora_config)가 호출되면 내부적으로 LoRA 어댑터 레이어들이 모델의 target_modules에 자동으로 추가되고, 원본 가중치는 requires_grad=False로 동결됩니다.
print_trainable_parameters()를 호출하면 "trainable params: 294,912 || all params: 124,734,720 || trainable%: 0.24%" 같은 출력을 볼 수 있어 설정이 제대로 되었는지 확인할 수 있습니다. 세 번째로, Transformers의 Trainer API를 그대로 사용할 수 있다는 점이 PEFT의 큰 장점입니다.
별도의 커스텀 학습 루프 없이 trainer.train()만 호출하면 LoRA 어댑터가 학습됩니다. 내부적으로는 역전파 시 동결된 레이어는 건너뛰고 LoRA 파라미터만 업데이트되어 효율적입니다.
마지막으로, model.save_pretrained()는 LoRA 어댑터만 저장하므로 파일 크기가 20MB 정도로 매우 작습니다. 나중에 PeftModel.from_pretrained()로 베이스 모델에 어댑터를 다시 결합할 수 있어, 하나의 베이스 모델로 여러 태스크별 어댑터를 관리하기 쉽습니다.
최종적으로 프로덕션 배포 시 merge_and_unload()로 어댑터를 베이스 모델에 병합하면 일반 모델처럼 사용할 수 있습니다. 여러분이 이 코드를 사용하면 30분 이내에 첫 LoRA 파인튜닝을 완료할 수 있고, 이후 다양한 데이터셋과 모델로 실험하며 실력을 쌓을 수 있습니다.
실무에서는 이 코드를 템플릿으로 사용해 프로젝트별로 커스터마이징하며, GitHub에 공유하거나 Hugging Face Hub에 업로드하여 다른 개발자와 협업할 수 있습니다.
실전 팁
💡 처음 시작할 때는 GPT-2 같은 작은 모델로 연습하세요. 학습이 빠르고(몇 분), 디버깅이 쉬우며, 개념을 익히기에 완벽합니다. 익숙해지면 LLaMA 같은 큰 모델로 넘어가세요.
💡 tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token 설정을 잊지 마세요. GPT 계열 모델은 기본적으로 pad_token이 없어서 배치 학습 시 에러가 발생합니다.
💡 학습 중 GPU 메모리 오류가 나면 TrainingArguments에서 per_device_train_batch_size=1과 gradient_accumulation_steps=16을 설정하세요. 실제 배치 크기는 유지되고 메모리만 절약됩니다.
💡 어댑터를 공유하려면 Hugging Face Hub에 업로드하세요: model.push_to_hub("username/model-name-lora"). 다른 사람이 PeftModel.from_pretrained("username/model-name-lora")로 바로 사용할 수 있습니다.
💡 QLoRA를 사용하려면 BitsAndBytesConfig를 추가하고 prepare_model_for_kbit_training()을 호출하세요. 코드는 거의 동일하지만 메모리가 4배 절약됩니다.