AI 요약관련 정보

• GPT-OSS 모델은 기본적으로 영어로 추론하므로, 다른 언어로 파인튜닝하려면 데이터셋 준비가 필요합니다. 🌐
• 파인튜닝 과정은 설정, 데이터셋 준비, 모델 준비, 실제 파인튜닝, 추론의 5단계로 구성됩니다. ⚙️
• Hugging Face Transformers 라이브러리를 사용하여 GPT-OSS 모델을 파인튜닝하고 Hugging Face Hub에 저장할 수 있습니다. 🤗
• 토크나이저를 사용하여 텍스트 데이터를 모델이 이해할 수 있는 숫자(토큰)로 변환하는 과정이 중요합니다. 🔢
• LoRA 설정을 통해 모델의 전체 파라미터 중 일부만 훈련시켜 효율적인 파인튜닝이 가능합니다. 🧮
• SFT Trainer를 사용하여 데이터셋, 토크나이저, 훈련 인자 등을 설정하고 모델을 훈련합니다. 🏋️‍♀️
• 훈련된 모델은 Hugging Face Hub에 저장되어 쉽게 재사용하거나 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. 🚀
• 파인튜닝된 모델을 실행하기 위한 간단한 Python 코드 예시가 제공됩니다. 🐍