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AI를 활용한 LoRA 모델 개발: 코드 작성 없이 Java/Python 모델 구축

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

- 소프트웨어 개발자 및 AI 초보자

- 코드 작성 없이 모델 개발을 원하는 학습자

- Docker, LoRA, API 스크래핑 기술에 관심 있는 개발자

- 난이도: 중급 (AI 도구 사용 경험 필요)

핵심 요약

  • AI를 활용한 LoRA 모델 개발은 코드 작성 없이도 가능 (예: Cursor와 Claude 도구 사용)
  • LoRA 기법의 핵심: 기존 모델 유지 + 추가 파라미터만 학습 (LoRA 강조)
  • 스크래핑 및 Docker 설정 시 주의 사항 (API 제한, 메모리 할당, PEP8 표준 준수)

섹션별 세부 요약

1. [1] Prerequisites and Setup

  • Java/Python 전문 LLM 개발 목표 설정
  • Docker 사용으로 환경 재현 가능하게 구성
  • CUDA 16GB VRAM, i7-14700K CPU 사양 요구

2. [2] Downloading the Base Model

  • ELYZA-japanese-CodeLlama-7b 선택 이유

- 7B 모델 (PC 사양 최적화)

- 일본어 중심 사전 학습

- 코드 생성 능력 우수

  • 대안 모델 제외 사유: Mistral-7B, Gemma-7B는 일반 목적 위주

3. [3] Formatting Custom Datasets

  • 데이터 수집 원천: GitHub (1000+ 스타), AtCoder (알고리즘 패턴)
  • Qiita 제외 이유: 데이터 품질 문제
  • JSON 형식으로 전처리

4. [4] Executing LoRA Fine-tuning

  • AI 생성 코드의 문제점:

- Docker Compose CPU/메모리 할당 오류

- AtCoder 데이터 압축 시간 26시간 예상

  • 해결책: WSL 환경 고려, 메모리/GPU 할당 명시

5. [5] Implementing Inference Code

  • API 스크래핑 제약 조건 미정의 문제

- 해결: 1초 간격, 1MB 파일 크기 제한, .py/.java 파일 필터링

  • TensorBoard 미설치 오류 발생

- 해결: pip install tensorboard 명시

6. [6] Deploying Model and Results

  • LoRA 추론 실패 원인:

- PEP8 표준 (4공간) vs AI 생성 코드 (3공간)

- 해결: 데이터 정제, 3회 재학습 후 성공

결론

  • AI 도구(Cursor, Claude)를 활용한 LoRA 모델 개발은 가능하나, 메모리/스크래핑 제약 조건, PEP8 표준 준수 등 수동 조정 필요
  • 핵심 팁: Docker Compose에 WSL 환경 및 메모리/GPU 할당 명시, API 스크래핑 제약 조건 명확히 정의, 코드 정제 후 재학습 수행
  • 예시: CUDA 16GB VRAM, LoRA 기법, Docker Compose 설정 시 16 CPU 코어 + 48GB 메모리 할당 권장