AMD Strix Halo 및 기타 이색적인 AMD 하드웨어에서 LLM을 미세 조정(Fine-Tune)하는 방법
요약
이 글은 AMD Strix Halo와 같은 비전통적인 AMD 하드웨어에서 대규모 언어 모델(LLM)을 미세 조정하는 방법을 다루고 있습니다. 기존의 일반적인 튜토리얼과 달리, RoCM 사용으로 인해 접근 방식에 차이가 있으며, Linux 및 순수 Windows 환경 모두를 지원합니다. 이 가이드는 전체 SFT(Supervised Fine-Tuning)와 LoRA 기법을 포함하여 상세한 방법을 제공합니다.
핵심 포인트
- AMD Strix Halo 등 비전통적인 AMD 하드웨어에서의 LLM 미세 조정 방법 안내
- RoCM 사용으로 인해 기존 방식과 다른 접근 방식이 필요함
- Linux 및 순수 Windows 환경(WSL 제외)에서 작동하는 가이드 제공
- Supervised Fine-Tuning (SFT)과 LoRA 기법을 모두 다룸
제가 이곳에 게시했던 첫 번째 일반적인 미세 조정 (Fine-tuning) 튜토리얼(https://www.promptinjection.net/p/the-ultimate-llm-ai-fine-tuning-guide-tutorial) 이후, 몇몇 분들이 AMD Strix Halo를 위한 동일한 가이드를 만들 수 있는지 물어보셨습니다. RoCM 때문에 접근 방식이 상당히 다르기 때문입니다.
그 요청을 수렴하여 이제 준비되었습니다:
https://www.promptinjection.net/p/how-to-fine-tune-llms-on-amd-strix-halo-ryzen-ai-max-395-sft-lora
- Linux 및 순수 Windows (WSL 사용 안 함!)
- 전체 SFT 및 LoRA
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