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AI Development

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Deep Learning & Machine Learning

カスタムLLM作成 – LoRA & QLoRA ファインチューニング実習入門

「LoRAベースの軽量ファインチューニングでドメイン特化カスタムLLMを作ってみる入門実習講義!」 カスタムLLM、今では直接作ることができます。 この講義は複雑な理論なしに、LoRAベースの軽量ファインチューニング実習を中心にドメイン特化LLMを簡単に作る流れを学べるよう設計されました。 初めてLLMを扱う方でもついてこられるよう、 モデル読み込み → データ投入 → 学習 → 結果比較まで全過程を段階別にご案内します。 少ないリソースでも特定分野に特化したLLMを作る最新技法を直接実習しながら身につけてみましょう!

  • leejinkyu0612
파인튜닝
맞춤형llm
도메인특화
llm성능평가및튜닝
llm
Deep Learning(DL)
NLP
AI
LLM
Fine-Tuning

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

  • LoRAベースの軽量ファインチューニングによるsLLM(Small Language Model)のチューニング全体プロセス

  • 特定分野に特化したドメインカスタマイズLLMを直接実習しながら作る方法

  • 少ないリソースで効果的なLLMチューニングを可能にする最新技法(PEFT、LoRAなど)の適用方法

大規模言語モデル(LLM)、自分の分野に合わせて直接作ってみたいと思いませんでしたか?

LLMは今や誰でも簡単にアクセスできる時代です。しかし「自分のドメインに特化したLLMを直接作ることができるだろうか?」という質問には、まだ途方に暮れる方が多いです。

この講義は、そのような方々のための実習中心の入門講義です。
特に、LoRAベースの軽量ファインチューニング技法を活用して少ないリソースでも特定分野に特化したLLMを作り出すことができる実戦経験を提供します。


(参考)本講義は現在70%程度アップロードされており、1ヶ月以内にllama3等の最新モデルファインチューニング及びrag finetuning結果比較等の講座が追加される予定です。


この講義の特徴

📌LoRA、QLoRA、PEFT等の最新軽量ファインチューニング手法を基礎から解説

📌GPT2、BERT、OPT350Mなど様々なモデルに適用する実習

📌Full Finetuningと LoRA の性能比較分析まで含まれた構造

📌初めて触れる入門者でも簡単についてこられる段階別構成

📌Huggingface、PyTorchベースのフレームワーク実習を含む

こんな方におすすめです

ChatGPTは使ったことがあるけれど、自分のデータで直接チューニングしたい新人開発者

LLMを実際に実習しながら理解したいAI入門開発者

独自の知識ベースに基づくカスタマイズLLMを作りたいスタートアップ/個人開発者
カスタマーサポート、法律、医療、教育など特定分野のデータに特化したLLMを作りたい方

LoRA、QLoRAが何かわからないけれど聞いたことはあるLLM初心者
複雑な理論なしに、実習中心で軽量ファインチューニングの概念を自然に身につけることができます。

受講後には

  • LoRAの構造と概念を理解し、様々なモデルに直接適用することができます。

  • 自分の分野に特化したLLMを作るための全体的な流れと実習経験を身につけることができます。

  • ファインチューニング結果を直接比較し、適切な戦略を自ら選択できる見識が身につきます。

  • 自分だけのドメイン知識ベースのLLM開発に対する感覚を掴めるようになります。


こんな内容を学びます。

ファインチューニングの基本概念理解

  • 事前学習されたLLMを自分のドメインに合わせて最適化するファインチューニングの原理を学びましょう。


LoRA & QLoRA構造の理解

  • 複雑な理論なしに、軽量ファインチューニングの核心原理を簡単に理解しましょう。


Full vs. LoRA性能比較

  • ファインチューニング方式による性能差を実験で体感してみましょう。


Huggingface + PyTorch活用法

  • 実際のLLMファインチューニングに必要な必須フレームワークを身につけましょう。

この講義を作った人

こんにちは、生成AI及びLLMファインチューニング実務に本気の
ハッピーAI代表イ・ジンギュです。

AI大学院で自然言語処理およびLLMを専攻し、その後
サムスン電子、ソウル大学校、韓国電力公社などと共に200件以上のAI・RAGプロジェクトを遂行し、
Private LLM構築、ファインチューニング、マルチモーダルRAGなどの実務経験を積んできました。

特に最近では、様々な企業及び公共機関を対象とした
LangChain、RAG、Agent LLM関連の実習型講義を多数実施しています。

今回の講義は、
❝ 初心者でも複雑な理論なしにLoRAベースのファインチューニングを実践できるように ❞
数多くの実務経験をもとに直接モデルを扱いながら学ぶ構造で設計しました。


📌 主要経歴要約

  • 2024~ ハッピーAI代表(生成型AI・RAG専門企業運営)

  • AI大学院博士課程修了(LLM・自然言語処理専攻)

  • パブリックニュース AI コラムニスト(LLM、偏向問題等連載)

  • 合計200件以上のLLM・RAGプロジェクト実務経験を保有


📚 講義および活動例

  • KT – LLMベースAgent LLM開発講義

  • 삼성SDS – LangChain & RAG 実習講義

  • ソウルデジタル財団 – LLM理論およびRAGチャットボット開発

この他にも多数の企業でLLMビッグデータ講義進


🔗 関連リンク

受講前の参考事項

実習環境

  • すべての実習コードはGoogle Colab基盤で提供


  • 参考資料と整理されたノートはリンクを通じてご案内いたします。

学習資料

  • Notionリンクで提供いたします!

前提知識および注意事項

  • Python基本文法


  • 基本的なAIおよびLLMの知識(LLM基礎理論をご存知でしたら良いです。)

  • Chrome ブラウザとGoogle アカウントがあれば受講可能

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • ChatGPTやGPTモデルは聞いたことがあるが、直接ファインチューニングをしたことがないLLM初心者

  • 特定分野(例:法律、金融、医療など)に特化したカスタムLLMを作ってみたい開発者または研究者

  • sLLMをファインチューニングしたい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Python基本文法(変数、関数、条件文など)

  • ディープラーニング基礎概念(モデル、学習、損失関数などに対する基本理解)

  • PyTorchまたはColabの使用経験があれば役に立ちます

こんにちは
です。

3,644

受講生

130

受講レビュー

46

回答

4.6

講座評価

10

講座

안녕하세요 AI와 빅데이터 분석에 진심인 해피AI 이진규입니다.

[강사약력]

이진규 (Lee JinKyu)

해피AI (Happy AI CEO)

생성 AI 및 빅데이터 분석 분야의 최신 트렌드, 인사이트, 기술 활용 방법을 깊이 있게 전달합니다.

 

🎒  강연 및 외주 문의

[email] leejinkyu0612@naver.com

[Blog] 📺https://blog.naver.com/leejinkyu0612

[YouTube] 📺 https://www.youtube.com/@HappyAI_0612

[github] https://github.com/leejin-kyu/

[Homepage] https://happyaidata.kr

[H.P] 010-9973-2113

[kakao] jinkyu0612

 

📘 크몽 Prime 전문가(상위 2%)📺https://kmong.com/gig/345782

 삼성전자, 서울대, 교육청, 경기연구원, 산림청, 국립공원관리공단, 서울시 등 다수의 정부기관 및 교육기관 프로젝트 진행

의료,커머스,생태,법학,경제,예체능 등 다양한 도메인의 연구경험(총 연구 프로젝트 200회 이상 진행)

 

📘 Bio

- 2024.07~ 생성 AI 및 빅데이터 분석 전문기업 해피AI 대표

- 2023~ 퍼블릭 뉴스 AI 칼럼니스트(AI편향 및 RAG챗봇 전문)

- 2022. AI대학원 박사과정 수료(자연어처리 및 LLM 전공)

- 2021~2023 AI/빅데이터 전문 기업 스텔라비전 개발자

- 2018~2021 정부출연연구기관 자연어처리/빅데이터 분석 연구원 (인문사회과학 데이터 연구)

 

🎒Courses & Activities

 

2025

LLM/sLLM 애플리케이션 개발 강의-파인튜닝, RAG, Agent 기반 . KT(2025)

 

2024

Langchain 및 RAG 등 LLM 프로그래밍.삼성SDS(2024)

ChatGPT 기반 빅데이터 분석 입문. 렛유인에듀 (2024)

인공지능 기초 및 데이터 분석 기초 강의. 한국직업개발원 (2024)

LLM 실무자를 위한 LLM이론 및 Langchain 기반 RAG챗봇 개발 강의. 서울디지털 재단 (2024)

쉽게 따라하는 LDA & 감성분석 빅데이터분석법 with ChatGPT. 인프런 (2024)

파이썬을 활용한 텍스트 분석 강의. 서울과학기술대학교 (2024)

랭체인(LangChain)을 활용한 LLM 챗봇 만들기(feat.ChatGPT). 인프런 (2024)

 

2023

ChatGPT를 활용한 파이썬 기초 강의. 경기대학교 (2023)

빅데이터 전문가 과정 특강. 단국대학교 (2023)

빅데이터 분석 기초 강의. 렛유인에듀 (2023)

 

 

💻 Projects

LLM 기반 산림 복원 빅데이터 분석(국립산림과학원)

Private LLM 기반 RAG 챗봇 모델 구축 (한국전력공사)

AI 기반 빅데이터 분석 기법을 적용한 설문 데이터 분석 (A정부기관)

내부망 전용 PrivateLLM을 활용한 텍스트마이닝 솔루션 개발 (D 정부기관)

빅데이터 분석을 통한 한우시장 트렌드 분석 (이화브리오)

Instruction Tuning 및 강화학습(RLHF)을 통한 LLM 모델 개발 (서울디지털재단)

AI 언어모델 기반 헬스케어 서비스의 사용자 리뷰 텍스트 분석 (삼성전자)

자연어 처리 기술 기반 텍스트마이닝을 활용한 연구동향 분석 (한국대기환경학회)

AI 모델 kopatBERT 기반 특허 논문 QA 모델 개발 (한국기술마켓)

딥러닝 기반 토픽모델링을 활용한 법학 설문 빅데이터 분석 (서울대학교)

AI 모델 Word2Vec과 감성분석을 적용한 설문 문항 빅데이터 분석 (경기연구원)

AI 모델 RNN 기반 리뷰 인사이트 추출 및 분석 프로그램 개발 (서클플랫폼)

빅데이터를 활용한 2022년 국립공원 탐방 키워드 분석 (국립공원관리공단)

이외에도 다수의 공공기관, 기업체와 개인적 의뢰 등 총 200건 이상 프로젝트 진행

 

📖 Publication

 [주요 논문 ]

Improving Commonsense Bias Classification by Mitigating the Influence of Demographic Terms.2024.

Improving Generation of Sentiment Commonsense by Bias Mitigation" International Conference on Big Data and Smart Computing.2023.

언론기사 빅데이터 분석을 통한 대규모 언어모델에 대한 기술 인식 분석: ChatGPT 등장 전후를 중심으로, 2024

자연어 처리(NLP)기반 텍스트마이닝을 활용한 소나무에 대한 국내외 연구동향(2001∼2020)분석 | 농업생명과학연구 | 2022

숲길에 대한 10 년간의 언론 인식분석-텍스트 마이닝 분석을 중심으로 | 산림경제연구 | 2021

이외에도 타 분야에서 다수의 학술논문, 학술발표, 연구보고서 등의 성과 창출

Others

Python을 활용한 데이터분석 및 시각화

LLM을 활용한 데이터분석

ChatGPT와 LangChain,Agent을 활용한 업무 생산성 향상

カリキュラム

全体

20件 ∙ (52分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

10件

4.9

10件の受講レビュー

  • 이종현님의 프로필 이미지
    이종현

    受講レビュー 12

    平均評価 4.8

    5

    63% 受講後に作成

    • neverdie님의 프로필 이미지
      neverdie

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      平均評価 5.0

      5

      32% 受講後に作成

      • catwalk님의 프로필 이미지
        catwalk

        受講レビュー 8

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        5

        63% 受講後に作成

        • 정성원님의 프로필 이미지
          정성원

          受講レビュー 1

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          • angellike님의 프로필 이미지
            angellike

            受講レビュー 16

            平均評価 4.7

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            ¥4,047

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