#메모리최적화

4GB 노트북 GPU로 80억(8B) 매개변수 모델 파인튜닝하기

Soup CLI는 복잡한 설정이나 SSH 없이 단 하나의 명령어와 YAML 파일로 대형 언어 모델(LLM) 파인튜닝을 수행할 수 있게 해주는 오픈소스 도구입니다. 최신 업데이트를 통해 메모리 최적화 기술(QLoRA, 레이어 스트리밍)을 적용하여 VRAM 4GB 환경에서도 80억(8B) 매개변수 모델의 파인튜닝 및 DPO 등의 선호도 학습이 가능해졌습니다. GPU 인프라 구축에 소모되는 시간을 획기적으로 줄여 개발자와 연구자들이 모델 자체의 개선에 집중할 수 있도록 돕는 것이 핵심 가치입니다.

AirLLM: 단일 4GB GPU로 70B 모델 추론하기

오픈소스 라이브러리인 AirLLM은 양자화(Quantization)나 가지치기(Pruning) 없이도 단일 4GB VRAM GPU에서 70B 규모의 대형 언어 모델을 실행할 수 있게 해줍니다. 레이어 단위 스트리밍 및 희소 모델(MoE) 최적화를 통해 메모리 사용량을 획기적으로 줄여, 초대형 모델조차 일반적인 로컬 환경에서 구동할 수 있다는 점에서 AI 실무자들에게 매우 중요한 기술입니다.

단일 GPU로 1000억 파라미터 LLM 훈련

단일 GPU 환경에서 1000억 개 이상의 파라미터를 가진 대규모 언어 모델(LLM)을 최고 정밀도로 훈련할 수 있는 'MegaTrain' 시스템이 소개되었습니다. 이 시스템은 GPU 대신 CPU 메모리를 적극 활용하고 파이프라인 및 상태 없는 레이어 템플릿 기법을 통해 하드웨어 한계를 극복하여, 140억 파라미터 모델 훈련 시 기존 DeepSpeed ZeRO-3 대비 1.84배 높은 처리량을 달성했습니다.