참고팁X
8B 모델 로컬 파인튜닝 도구 'Soup' 출시: 4GB VRAM으로 충분
레이어 스트리밍으로 VRAM 제한을 우회해 저사양 GPU에서도 8B 모델 학습이 가능함.
요약
최근 8B 파라미터 규모의 모델을 로컬 환경에서 완전히 파인튜닝할 수 있는 오픈소스 도구 'Soup'이 공개되었다. 이 도구는 레이어 스트리밍 기술을 활용해 전체 모델을 VRAM에 올리는 대신, 베이스 모델을 시스템 RAM에 고정하고 GPU에 한 번에 한 레이어씩 전달하여 VRAM 제한을 우회한다. 덕분에 단 4GB의 GPU만으로도 노트북 환경에서 모델 학습이 가능하다. 사용법은 매우 간소화되어 'pip install soup-cli[train]', 'soup init', 'soup train' 등 3개의 명령어와 단일 YAML 설정 파일만으로 학습을 진행할 수 있다. 학습 완료 후에는 Ollama나 llama.cpp로 즉시 내보내기가 가능하며, Apache 2.0 라이선스를 따르는 100% 무료 오픈소스 프로젝트이다.
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원문 제목 @DataChaz: This is brilliant. A new open-source tool just figured out how to fine-tune an 8B model completely locally. It runs on your laptop
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