OpenCode Cheet Sheet,LLM  Fine-Tuning Guide입니다.

OpenCode Cheet Sheet

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최강의 LLM Fine-Tuning Guide

  • Full-SFT(완전 파인튜닝), LoRA, QLoRA 등 다양한 파인튜닝 기법 설명.
  • NVIDIA 단일 GPU 환경을 기준으로 설명(향후 멀티-GPU, AMD, 프리트레이닝 내용 추가 예정).
  • 설치(드라이버, 라이브러리) → 데이터셋 준비 → 학습 → 최종 모델(GGUF 형식 생성, Ollama에서 활용 가능)까지 전체 워크플로우를 다룸.

댓글/토론에서 언급된 주요 포인트

  • VRAM(그래픽 메모리) 중요성: 추론(inference)과 파인튜닝(training)에서 VRAM 요구가 다르며, 파인튜닝은 추가 메모리 오버헤드가 있어 더 많은 VRAM이 필요함.
  • 8GB VRAM은 작은 모델이나 실험, 일부 LoRA/QLoRA 워크플로우에서는 가능하지만, 본격적인 파인튜닝에는 편안한 기준은 아니라는 지적.
  • LoRA/QLoRA는 적은 VRAM에서도 적응 가능하게 해주지만 실용적 한계는 존재.
  • 파인튜닝이 항상 정답은 아니며, 많은 경우에는 다음 같은 대체·사전 조치가 더 효율적:

(보너스) llama-server 명령어의 의미

※ 지난 게시글:

※ 출처: r/LocalLLM, r/openclaw, r/unsloth, r/opencode, r/claude

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