시리즈 — 미세 조정 (Fine-Tuning), 가장 작은 모델부터 가장 큰 모델까지:

1. Full Fine-Tuning (270M)
2. LoRA (1.5B)
3. QLoRA (7B) ← 현재 위치
4. 작은 모델이 작동했다면, 왜 더 큰 모델로 가야 할까요?

Part 2에서, LoRA를 통해 모델을 동결(freezing)하고 아주 작은 어댑터(adapters)를 학습시킴으로써 1.5B 모델을 미세 조정(fine-tune)할 수 있었습니다. 하지만 동결된 베이스 모델은 여전히 16비트(약 3GB) 상태로 메모리에 남아 있었습니다. 이제 저는 Qwen2.5-7B로 넘어가고 싶었지만, LoRA만으로는 해결할 수 없는 벽에 부딪혔습니다.

문제점

7B 모델은 16비트 정밀도(precision)에서 약 15GB입니다. 무료 티어의 T4 GPU는 16GB를 제공합니다. 이는 모델을 겨우 로드할 수 있는 수준이며, 실제로 학습을 진행할 여유 공간이 전혀 남지 않습니다.

QLoRA의 통찰

QLoRA는 LoRA에서 자연스럽게 이어지는 질문을 던집니다: 베이스 모델은 동결되어 오직 읽기 전용으로만 사용되는데, 왜 굳이 전체 정밀도로 저장해야 하는가?

따라서 여러분은 **동결된 베이스를 4비트로 양자화(quantize)**합니다 (신경망 가중치의 분포에 맞춰 조정된 형식인 NF4 사용). 그리고 그 위에 일반 정밀도로 LoRA 어댑터를 실행합니다. 베이스 모델의 크기는 극적으로 줄어들고, 학습 가능한 부분은 작고 정밀하게 유지됩니다.

from transformers import BitsAndBytesConfig

bnd_config = BitsAndBytesConfig(
...

각 플래그(flag)는 그만한 가치가 있습니다:

• load_in_4bit — 동결된 가중치를 16비트 대신 4비트로 저장합니다.
• nf4 — 신경망 가중치의 종 모양 분포(bell-curve distribution)에 맞춘 4비트 유형입니다 (일반적인 int4보다 우수함).
• double_quant — 양자화 상수(quantization constants)까지 양자화하여 저장 공간을 조금 더 절약합니다.
• compute_dtype — 실제 행렬 곱셈(matmuls)을 위해 fp16으로 역양자화(dequantize)합니다. 즉, *저장(storage)*은 4비트로 하되, *연산(compute)*은 정밀하게 유지합니다.

깨달음의 순간

출력된 한 줄의 메시지:

loaded in 4-bit. footprint: 5.44 GB

저는 15.2GB의 가중치를 다운로드했지만, 메모리에는 5.44GB로 자리 잡았습니다. 전체 미세 조정(full fine-tuning)을 위해서는 로드조차 할 수 없었던 모델이, 이제는 단일 소비자용 GPU에서 여유 공간을 남겨둔 채 학습되고 있습니다. (다운로드 용량은 여전히 15GB입니다. bitsandbytes가 로드하는 동안 실시간으로 양자화를 수행하기 때문입니다.)

QLoRA 표준 레시피

Part 2의 LoRA 설정에서 두 가지 요소가 더 추가됩니다: 훈련을 위해 양자화된 모델을 준비하는 것과, paged 8-bit optimizer를 사용하여 모든 선형 레이어 (linear layers)를 타겟팅하는 것입니다 (QLoRA 논문에서는 이것이 중요하다고 밝혔습니다).

from peft import prepare_model_for_kbit_training
model = prepare_model_for_kbit_training(model, use_gradient_checkpointing=True)
# ... 모든 선형 레이어에 LoRA를 부착 ...
...

속도는 느리지만, 괜찮습니다

Gradient checkpointing을 사용한 4-bit 가중치 기반의 7B 모델 순전파 (forward pass)는 부하가 큽니다. T4 GPU 기준으로 1 에포크(epoch)당 약 1시간이 소요되며, 초당 약 3개의 예시를 처리합니다. 하지만 QLoRA의 목적은 속도가 아니라, 적합성 (fit)에 있습니다. 모델이 평소라면 담을 수 없는 하드웨어에서도 실행될 수 있게 만드는 것, 그것이 핵심입니다.

⚠️ 하드웨어 참고 사항: bitsandbytes 4-bit는 CUDA 우선입니다. Apple MPS에서는 작동하지 않으며, AMD/ROCm 지원은 존재하지만 아직 성숙도가 낮습니다. 이 작업은 NVIDIA GPU(Kaggle/Colab T4 사용 가능)에서 실행하세요.

결과

[여기에 귀하의 QLoRA 정확도 + macro-F1 입력]. 이는 Part 1과 2에서 다룬 더 작은 모델들과 거의 대등한 수준이었습니다.

그리고 두 작은 모델 모두를 괴롭혔던 card_arrival 대 card_delivery_estimate 혼동 문제는 어떠했을까요? [7B 모델에서 어떤 일이 일어났는지 기술하세요 — 마침내 해결되었나요, 아니면 똑같은 벽에 부딪혔나요?] 어느 쪽이든, 이는 제가 Part 4에서 다룰 질문을 던집니다: 270M 모델이 이미 잘 작동했다면, 왜 이 모든 것을 만들었는가?

📓 Kaggle의 전체 실행 가능한 노트북: https://www.kaggle.com/code/sumannath88/03-qlora-qwen2-5-7b

PyTorch + Transformers + PEFT + bitsandbytes로 제작되었습니다. 질문이나 수정 사항은 댓글로 환영합니다.