[마음지기 캡스톤 개발일지 #15] 5개 모델 파인튜닝 결과 시각화 및 로컬 환경 세팅
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5월 7일은 그동안 피땀 흘려 파인튜닝한 총 5개의 모델(Llama3.3-70B, DSR1-70B, HCX-Omni-8B, Qwen35-9B, HCX-Text-1.5B)의 결과를 집대성하고, 본격적인 시각화와 로컬 환경 구성을 진행한 날입니다.

5월 7일은 그동안 피땀 흘려 파인튜닝한 총 5개의 모델(Llama3.3-70B, DSR1-70B, HCX-Omni-8B, Qwen35-9B, HCX-Text-1.5B)의 결과를 집대성하고, 본격적인 시각화와 로컬 환경 구성을 진행한 날입니다.

70B라는 거대한 모델의 파인튜닝 과정에서 발생한 OOM(메모리 부족) 지옥을 경험한 5월 4일, 저희는 과감한 전략 변경을 시도했습니다. 70B 모델(Llama3.3, DeepSeek-R1)은 배치 사이즈를 극단적으로 줄여 겨우 checkpoint-1200, 1300까지 진행시켰지만, 학습 시간이 너무 오래 걸려 효율이 극악이었습니다.