<div id="readability-page-1" class="page"><div id="post-body-3817353856782099292" itemprop="articleBody">
<div><p>대형 언어 모델(LLM)인 Gemma2-2B를 미세 조정하면 특정 작업에 대한 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 이 가이드는 Google Colab을 활용하여 Gemma2-2B를 미세 조정하는 과정을 단계별로 설명한다.&nbsp;&nbsp;</p><p><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhpxZ4XBReSnz22a23cqjbHNFyJHxeWZlJI3qwg2yM_1LAu-Fvm20wXpeIfp-AEoaEiisPDDvPRKWEj8XvLvtR4NP5QjC0u9LqD0zOqaSZYxkBwQhDLdVj2k_W8DpYjg31ktaEgXj6pnJpMdoIE6UcgYrbPcq0frwlJAHW9xUivhIFHKUjjpe3dET6bslsi"><img alt="" data-original-height="405" data-original-width="720" height="157" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEhpxZ4XBReSnz22a23cqjbHNFyJHxeWZlJI3qwg2yM_1LAu-Fvm20wXpeIfp-AEoaEiisPDDvPRKWEj8XvLvtR4NP5QjC0u9LqD0zOqaSZYxkBwQhDLdVj2k_W8DpYjg31ktaEgXj6pnJpMdoIE6UcgYrbPcq0frwlJAHW9xUivhIFHKUjjpe3dET6bslsi" width="280"></a></p><br></div><p><b>사전 준비 사항&nbsp;&nbsp;<br></b>미세 조정을 진행하기 위해 다음과 같은 준비가 필요하다.&nbsp;&nbsp;<br>- Google Colab(https://colab.research.google.com/) 계정이 있어야 한다. 혹은, NVIDIA GPU 환경(24GB 이상)이 구축된 컴퓨터가 있어야 한다.</p><div><p>- Python 및 머신러닝 기초 개념을 이해하고 있어야 한다.&nbsp;&nbsp;</p></div><div><p><b>1단계: 환경 설정&nbsp;&nbsp;<br></b>1. Google Colab 접속&nbsp;&nbsp;<br>&nbsp; &nbsp;- Google Colab(https://colab.research.google.com/)에 접속하여 새 노트북을 생성한다.&nbsp;&nbsp;<br>2. GPU 설정&nbsp;&nbsp;<br>&nbsp; &nbsp;- 상단 메뉴에서 `편집(Edit) &gt; 노트북 설정(Notebook settings)`으로 이동하여 하드웨어 가속기를 `GPU`로 변경한다.&nbsp;&nbsp;<br>3. 필요한 패키지 설치&nbsp;&nbsp;<br>&nbsp; &nbsp;- 아래 명령어를 실행하여 필수 라이브러리를 설치한다.&nbsp;&nbsp;<br>&nbsp; &nbsp;!pip install transformers datasets accelerate</p></div><div><p><b>2단계: Gemma2-2B 모델 불러오기&nbsp;&nbsp;<br></b>Hugging Face의 `transformers` 라이브러리를 사용하여 사전 학습된 Gemma2-2B 모델을 로드한다.&nbsp;&nbsp;<br>from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer<br>model_name = "google/gemma2-2b"<br>tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)<br>model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)</p></div><div><p><b>3단계: 데이터셋 준비&nbsp;&nbsp;<br></b>미세 조정을 위해 작업에 맞는 데이터셋이 필요하다. Hugging Face의 `datasets` 라이브러리를 사용하여 데이터를 로드하고 토큰화할 수 있다.&nbsp;&nbsp;<br>from datasets import load_dataset<br># 'your_dataset'을 원하는 데이터셋 이름 또는 경로로 변경해야 한다. 데이터셋 예시:&nbsp;<a href="https://huggingface.co/datasets/lavita/ChatDoctor-HealthCareMagic-100k">lavita/ChatDoctor-HealthCareMagic-100k · Datasets at Hugging Face</a><br>dataset = load_dataset('your_dataset')<br># 토큰화 함수 정의<br>def tokenize_function(examples):<br>&nbsp; &nbsp; return tokenizer(examples['text'], padding="max_length", truncation=True)<br># 데이터셋 토큰화 적용<br>tokenized_dataset = dataset.map(tokenize_function, batched=True)</p><p><a href="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgmkCOYq7tPfP_wHgFSU9Lh_CCrVsFXg8cUnwHVYlChlfs6HVfZ-l4pVGPuURI5kdHkziiW8LEmlgmEXaYoc6AIfH1fP1flwq40_ctXNfuk1YXIhgaYVyzZlxGUN48zTMKMLgu02nK4ymU-dkSjd-arJ4WRGonOe-z5bhkuvAkUz24ThdbHiYnpOFk2JqCl"><img alt="" data-original-height="343" data-original-width="1013" height="94" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/a/AVvXsEgmkCOYq7tPfP_wHgFSU9Lh_CCrVsFXg8cUnwHVYlChlfs6HVfZ-l4pVGPuURI5kdHkziiW8LEmlgmEXaYoc6AIfH1fP1flwq40_ctXNfuk1YXIhgaYVyzZlxGUN48zTMKMLgu02nK4ymU-dkSjd-arJ4WRGonOe-z5bhkuvAkUz24ThdbHiYnpOFk2JqCl=w559-h189" width="280"></a></p><br></div><div><p><b>4단계: 모델 미세 조정&nbsp;&nbsp;<br></b>데이터셋을 준비한 후, 아래 코드로 모델을 미세 조정할 수 있다.&nbsp;&nbsp;<br>from transformers import TrainingArguments, Trainer<br>training_args = TrainingArguments(<br>&nbsp; &nbsp; output_dir="./results",<br>&nbsp; &nbsp; evaluation_strategy="epoch",<br>&nbsp; &nbsp; learning_rate=2e-5,<br>&nbsp; &nbsp; per_device_train_batch_size=4,<br>&nbsp; &nbsp; per_device_eval_batch_size=4,<br>&nbsp; &nbsp; num_train_epochs=3,<br>&nbsp; &nbsp; weight_decay=0.01,<br>)<br>trainer = Trainer(<br>&nbsp; &nbsp; model=model,<br>&nbsp; &nbsp; args=training_args,<br>&nbsp; &nbsp; train_dataset=tokenized_dataset["train"],<br>&nbsp; &nbsp; eval_dataset=tokenized_dataset["validation"],<br>)<br>trainer.train()</p></div><div><p><b>5단계: 미세 조정된 모델 저장&nbsp;&nbsp;<br></b>학습이 완료된 모델을 저장하여 향후 사용할 수 있도록 한다.&nbsp;&nbsp;<br>model.save_pretrained("./fine_tuned_gemma2_2b")<br>tokenizer.save_pretrained("./fine_tuned_gemma2_2b")</p></div><p><b>결론&nbsp;&nbsp;<br></b>이 가이드를 따르면 Google Colab에서 Gemma2-2B 모델을 미세 조정하여 특정 작업에 최적화된 모델을 만들 수 있다. 미세 조정을 통해 모델의 성능을 향상시키고 특정 도메인 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있다.&nbsp;&nbsp;</p><div><p><b>참고&nbsp;<br></b>대형 모델의 미세 조정은 많은 GPU 리소스(최소 24GB 이상)를 필요로 한다.&nbsp;Google Colab Pro 또는 TPU를 활용하면 더 원활한 학습이 가능하다.&nbsp;</p></div><div><ul><li><a href="https://medium.com/@InnovateForge/googles-gemma-open-models-d2e9ac12c69f">Google’s Gemma open models. Google has introduced Gemma, a new… | by Innovate Forge | Medium</a></li><li><a href="https://www.datacamp.com/tutorial/fine-tuning-gemma-2">Fine-Tuning Gemma 2 and Using it Locally | DataCamp</a></li><li><a href="https://medium.com/@scholarly360/gemma2-2b-fine-tuning-complete-guide-on-colab-22c114c39ef2">Gemma2–2B Fine Tuning Complete Guide on Colab | by Yogendra Sisodia | Medium</a></li><li><a href="https://medium.com/@zero86/%EA%B0%9C%EB%B0%9C%EC%82%B4%EC%A7%91-gemma-%ED%95%9C%EA%B5%AD%EC%96%B4-%EC%9A%94%EC%95%BD-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%ED%8C%8C%EC%9D%B8-%ED%8A%9C%EB%8B%9D-%ED%95%B4%EB%B3%B4%EA%B8%B0-0fd16a4e146a">[개발살집] Gemma 한국어 요약 모델 파인 튜닝 해보기. LLM 파인튜닝 해보기. 하지만, 장렬히 실패했다. | by zero86 | Medium</a></li><li><a href="https://fornewchallenge.tistory.com/entry/%E2%9C%A8%EA%B5%AC%EA%B8%80-Gemma-2-%EB%B6%84%EC%84%9D-%EC%B5%9C%EC%8B%A0-%EC%98%A4%ED%94%88%EC%86%8C%EC%8A%A4-%EB%AA%A8%EB%8D%B8%EB%A1%9C-%EB%AC%B4%EB%A3%8C-%EC%B1%97%EB%B4%87-%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B0-%F0%9F%A4%96%F0%9F%94%93">구글 Gemma 2 분석: 최신 오픈소스 모델로 무료 챗봇 만들기</a></li></ul></div>

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Daddy Makers

대형 언어 모델(LLM)인 Gemma2-2B를 미세 조정하면 특정 작업에 대한 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 이 가이드는 Google Colab을 활용하여 Gemma2-2B를 미세 조정하는 과정을 단계별로 설명한다.  
사전 준비 사항  
미세 조정을 진행하기 위해 다음과 같은 준비가 필요하다.  
- Google Colab(https://colab.research.google.com/) 계정이 있어야 한다. 혹은, NVIDIA GPU 환경(24GB 이상)이 구축된 컴퓨터가 있어야 한다.
- Python 및 머신러닝 기초 개념을 이해하고 있어야 한다.  
1단계: 환경 설정  
1. Google Colab 접속  
   - Google Colab(https://colab.research.google.com/)에 접속하여 새 노트북을 생성한다.  
2. GPU 설정  
   - 상단 메뉴에서 `편집(Edit) > 노트북 설정(Notebook settings)`으로 이동하여 하드웨어 가속기를 `GPU`로 변경한다.  
3. 필요한 패키지 설치  
   - 아래 명령어를 실행하여 필수 라이브러리를 설치한다.  
   !pip install transformers datasets accelerate
2단계: Gemma2-2B 모델 불러오기  
Hugging Face의 `transformers` 라이브러리를 사용하여 사전 학습된 Gemma2-2B 모델을 로드한다.  
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "google/gemma2-2b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
3단계: 데이터셋 준비  
미세 조정을 위해 작업에 맞는 데이터셋이 필요하다. Hugging Face의 `datasets` 라이브러리를 사용하여 데이터를 로드하고 토큰화할 수 있다.  
from datasets import load_dataset
# 'your_dataset'을 원하는 데이터셋 이름 또는 경로로 변경해야 한다. 데이터셋 예시: lavita/ChatDoctor-HealthCareMagic-100k · Datasets at Hugging Face
dataset = load_dataset('your_dataset')
# 토큰화 함수 정의
def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples['text'], padding="max_length", truncation=True)
# 데이터셋 토큰화 적용
tokenized_dataset = dataset.map(tokenize_function, batched=True)
4단계: 모델 미세 조정  
데이터셋을 준비한 후, 아래 코드로 모델을 미세 조정할 수 있다.  
from transformers import TrainingArguments, Trainer
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    evaluation_strategy="epoch",
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=4,
    per_device_eval_batch_size=4,
    num_train_epochs=3,
    weight_decay=0.01,
)trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_dataset["train"],
    eval_dataset=tokenized_dataset["validation"],
)trainer.train()
5단계: 미세 조정된 모델 저장  
학습이 완료된 모델을 저장하여 향후 사용할 수 있도록 한다.  
model.save_pretrained("./fine_tuned_gemma2_2b")
tokenizer.save_pretrained("./fine_tuned_gemma2_2b")
결론  
이 가이드를 따르면 Google Colab에서 Gemma2-2B 모델을 미세 조정하여 특정 작업에 최적화된 모델을 만들 수 있다. 미세 조정을 통해 모델의 성능을 향상시키고 특정 도메인 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있다.  
참고 
대형 모델의 미세 조정은 많은 GPU 리소스(최소 24GB 이상)를 필요로 한다. Google Colab Pro 또는 TPU를 활용하면 더 원활한 학습이 가능하다. 
Google’s Gemma open models. Google has introduced Gemma, a new… | by Innovate Forge | Medium
Fine-Tuning Gemma 2 and Using it Locally | DataCamp
Gemma2–2B Fine Tuning Complete Guide on Colab | by Yogendra Sisodia | Medium
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