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[LLM 101] LLM 초보를 위한 Llama SFT 강의 (feat. ChatApp Poc)

LLM을 위해 필요한 기초지식부터 실전에서 쓰일법한 팁까지 핵심적인 내용위주로 빠르게 현직자가 전달합니다!

(4.2) 수강평 26개

수강생 214명

  • 꿈꾸는범블비

먼저 경험한 수강생들의 후기

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • LLM

  • ChatGPT

  • 자연어처리

  • SFT

  • Instruction tuning

  • Parameter Efficient Finetuning (PEFT)

  • llamacpp

  • chat-ui

  • 대형언어모델

  • NLP

오뜨 띠배너 (1)

배우면서 만드는 나만의 LLM 대화 데모 만들기🚀

AI 기술이 급속히 발전하면서 LLM 모델의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다. 하지만 일반화된 모델만으로는 특정 도메인이나 태스크에 최적화되기 어렵죠. 그래서 이번 강의에서는 SFT 튜닝을 통해 LLM을 맞춤화하고, 대화 데모까지 만들어보는 전체 과정을 다룹니다🔥

이번 강의는 자연어처리의 전반적인 내용을 직관적인 레벨에서 리뷰하고 LLM(Large Language Model)을 원하는 데이터로 Instruction(SFT) 튜닝하는 방법을 배우게 됩니다. 튜닝된 모델을 llama.cpp로 로컬 환경에서 서빙하고, Chat-UI를 활용해 멋진 대화 데모를 만들어 볼 예정입니다🎉

💡LLM 맞춤 서빙하기: SFT 튜닝에서 Chat-UI 데모까지 🚀

  • 이 강의를 통해 LLM(대규모 언어 모델)을 원하는 데이터로 Instruction 튜닝하고, 튜닝된 모델을 로컬 환경에서 서빙하며, 대화형 UI를 구축하는 전체 과정을 배우게 됩니다.

  • 맞춤형 AI 어시스턴트, 챗봇, 가상 비서 등 다양한 대화 시스템 구축에 활용할 수 있습니다. 🧠

이 강의의 특징

📌 자연어처리의 기초부터 LLM까지 전반적인 내용을 압축해서 다룹니다

📌 개념 설명과 예시를 균형있게 다룹니다

📌 실제로 튜닝을 하면서 모바일 및 웹 친화적인 Chat-UI 기반 대화 데모를 구축 해볼 수 있습니다

📌 직관적인 레벨에서 개념을 다루기 때문에 초급자부터 수강이 가능합니다

💡이 강의는 다른 강의와 어떻게 다른가요?

  • 개념 설명 부분에서는 시각적인 자료와 친절한 비유를 활용하여 복잡한 내용도 알기 쉽게 전달합니다.

    각 단계별로 이론적 배경과 구현 방식을 자세히 설명해 드립니다 🔎

  • 모바일/웹 친화적인 Chat UI 디자인과 llamacpp를 통해 Local PC (MacBook) 서빙 구축 과정을 소개하여, 여러분이 직접 만든 대화 시스템을 실제로 활용할 수 있도록 합니다🚀

이런 분들께 추천해요

LLM 스킬 레벨업하고 싶어요.
🧠 LLM(대규모 언어 모델)의 실전 활용 방법에 관심 있는 분

LLM 취업에 관심있어요.
🏅 포트폴리오를 위한 프로젝트가 필요한 실무자 및 취준생

개발 과정이 궁금해요.
🔥 AI 챗봇, 가상 비서 등 대화형 시스템을 직접 구축해보고 싶은 분

💡이 강의가 필요할 수강생은 누구일까요? 다음과 같은 고민이 있다면 함께 공부해볼까요!

  • 🤔 "LLM 모델을 어떻게 하면 내 서비스/프로젝트에 효과적으로 활용할 수 있을까?"

  • 😓 "LLM 튜닝 방법론은 배웠지만 실제로 구현하려니 어렵고 에러가 많이 나네..."

  • 🥵 "언젠가는 LLM 기반 대화형 AI를 만들어야 하는데 어디서부터 시작해야 할지 모르겠어."

💡이런 분들께 추천해요

  • 🧩 이론과 실습을 모두 원하는 실전 코딩 예비 수강생

  • 🔥 최신 AI 기술 트렌드를 배우고 싶은 열정있는 학생/실무자

  • 💡 LLM 모델 튜닝부터 PoC 개발까지 전체 과정을 익히고 싶은 분

수강 후에는

  • 🤖 Instruction Tuning(SFT)을 통해 LLM 모델을 특정 태스크나 도메인에 최적화할 수 있습니다.

  • 💻 llama.cpp를 사용해 튜닝된 LLM 모델을 로컬 환경에서 효율적으로 서빙할 수 있습니다.

  • 💬 Chat-UI를 구축하여 서빙된 LLM 모델과 자연스러운 대화형 인터페이스를 제공할 수 있습니다.


이런 내용을 배워요.

LLM 채팅데모: chat-ui, llamacpp

  • 내가 튜닝한 LLM을 로컬 환경에서 서빙

  • 채팅 데모 구축

LLM Instruction Tuning 실습

  • Instruction 학습데이터 전처리

  • SFTTrainer와 LoRA 학습 실습

이 강의를 만든 사람

  • 2016 ~ 현재: NLP & LLM 개발 실무자 (대기업 N사 ~ S사 근무)


수강 전 참고 사항

실습 환경

  • 강의는 Colab 및 MacOS 기준으로 설명합니다.

  • 윈도우 머신이라면 docker가 설치되어 있다면 대부분 따라오실 수 있습니다.


학습 자료

  • 각 강의 세션에 PDF 파일로 첨부 되어있습니다.

선수 지식 및 유의사항

  • 기본적인 파이썬 문법 (

    generator, decorater의 기본 동작 원리)

  • 딥러닝 기초지식


이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • LLM을 처음 접하는 사람

  • 나만의 LLM을 만들어보고 싶은 사람

  • LLM 지식을 정리하고 튜닝도 해보고 싶은 사람

선수 지식,
필요할까요?

  • Python

안녕하세요
입니다.

280

수강생

37

수강평

4

답변

4.4

강의 평점

2

강의

📱contact: dreamingbumblebee@gmail.com

커리큘럼

전체

24개 ∙ (1시간 58분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

전체

26개

4.2

26개의 수강평

  • todaythreequotes2908님의 프로필 이미지
    todaythreequotes2908

    수강평 1

    평균 평점 5.0

    5

    33% 수강 후 작성

    Đây là một bài giảng bao quát tốt các khái niệm quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, từ những phần cơ bản đến những phần nâng cao hơn một chút. Tôi nghĩ đây là một bài giảng phù hợp cho người mới bắt đầu đến người có trình độ trung cấp và cá nhân tôi thấy nó rất hữu ích. Cảm ơn bạn!

    • vvs님의 프로필 이미지
      vvs

      수강평 3

      평균 평점 3.7

      5

      63% 수강 후 작성

      • wooseongkim7667님의 프로필 이미지
        wooseongkim7667

        수강평 1

        평균 평점 5.0

        5

        100% 수강 후 작성

        Một bài giảng tuyệt vời, nhanh chóng nhưng có ý chính. Nhờ điều này, tôi đã có thể nhanh chóng theo kịp các xu hướng gần đây.

        • jmkim87님의 프로필 이미지
          jmkim87

          수강평 2

          평균 평점 5.0

          5

          17% 수강 후 작성

          Tôi cần bằng LLM cho một dự án phụ cá nhân và khóa học này rất hữu ích. Công ty cũng giới thiệu nó cho những ai muốn có nền tảng về LLM. Tôi cũng đang mong chờ bài giảng tuyệt vời này.

          • may9noy님의 프로필 이미지
            may9noy

            수강평 4

            평균 평점 4.8

            4

            63% 수강 후 작성

            Bài giảng rất hay nhưng tôi ước họ cũng sẽ cung cấp hướng dẫn về cách chạy nó trong môi trường Windows.

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