Fine-Tuning Mistral-7B 과학 연구에 최적화된 방법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• 대상자: 기계 학습 개발자, 과학 연구자, 모델 최적화 담당자
• 난이도: 중간 (GPU 환경 설정, LoRA 기법, 4-bit 양자화 기초 지식 필요)

핵심 요약

• LoRA 기반 미세 조정: LoRAConfig를 사용해 Mistral-7B-v0.1 모델을 과학 연구 도메인에 맞춤화하여 메모리 효율성과 정확도 향상
• 4-bit 양자화 적용: BitsAndBytesConfig를 통해 bfloat16 타입으로 GPU 메모리 사용량 최적화
• 환경 설정: Kaggle/Colab에서 실행 가능하며, CUDA 버전 확인 및 NVIDIA Tesla T4 호환성 검증

섹션별 세부 요약

1. 환경 설정

• 필수 라이브러리 설치: transformers, peft, bitsandbytes, trl, datasets, pytorch
• GPU 호환성 확인: torch.cuda.is_available() 및 nvidia-smi 명령어로 CUDA 상태 확인
• Hugging Face 인증: hf_login() 함수로 HF_TOKEN을 Kaggle Secrets에서 자동 로드

2. 설정 클래스 정의

• Config 클래스:

- 모델 이름: mistralai/Mistral-7B-v0.1

- 데이터셋: Allanatrix/Scientific_Research_Tokenized

- 학습 파라미터: 배치 크기 1, 학습률 2e-5, 에폭 2

• JSON 저장: to_dict() 메서드로 설정 내역을 JSON 형식으로 내보내기

3. 모델 및 토크나이저 로딩

• 4-bit 양자화 적용:

```python

bnb_config = BitsAndBytesConfig(

load_in_4bit=True,

bnb_4bit_quant_type="nf4",

bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16

)

```

• 토크나이저 설정: eos_token을 pad_token으로 지정, right-side padding 적용

4. 데이터셋 준비

• 데이터 로딩 및 토큰화:

- load_dataset("Allanatrix/Scientific_Research_Tokenized")

- max_seq_length=1024로 입력 텍스트 토큰화

- 빈 시퀀스 제거: lambda x: len(x["input_ids"]) > 0

• 대규모 데이터 전략: 100M token pool에서 30M씩 토큰 배치 (IterableDataset 필요)

결론

• 핵심 팁: LoRA와 4-bit 양자화를 결합해 NVIDIA Tesla T4 GPU에서 Mistral-7B 미세 조정 가능
• 추천 설정: Config 클래스로 파라미터 통합 관리, BitsAndBytesConfig로 메모리 최적화
• 데이터 전략: 대규모 토큰 풀을 위한 IterableDataset 구현 필요 (현재 예시로 부족)