# LLM 파인튜닝-얼라이먼트 쿡북 with Python

| <img src="https://3055094660-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FYzxz4QeW9UTrhrpWwKiQ%2Fuploads%2FL3fb2kxTONSTEeMqh4TA%2FGroup%205.png?alt=media&#x26;token=2d9873f9-3e42-4ffa-bb31-012636536014" alt="" data-size="original"> | <p></p><h3>LLM 파인튜닝-얼라이먼트 쿡북 with Python</h3><p>PEFT, DPO, GRPO, MoE로 개발하는 SLM Fine-tuning 핵심 가이드</p> |
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### 책 소개

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2017년 NLP에서 새로운 전환을 이룬 Attention is all needs 논문 이후 2022년 11월 ChatGPT의 등장은 인공지능 역사에 있어 결정적인 전환점이 되었다. 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 복잡한 맥락을 이해하고 창의적인 결과물을 생성하는 대규모 언어 모델(LLM)의 능력은 기술 산업 전반에 걸쳐 새로운 가능성을 열었다. 하지만 범용 LLM이 모든 비즈니스 요구사항을 충족할 수는 없다. 진정한 혁신은 사전 학습된 모델을 특정 도메인과 작업에 맞게 정교하게 조정하는 'Fine-tuning'을 통해 실현된다.

LLM Fine-tuning은 단순한 모델 재학습이 아니라, 범용 언어 지식을 특정 분야의 전문성으로 전환하는 핵심 기술이다. 금융, 의료, 법률, 제조 등 각 산업 도메인은 고유한 용어, 규칙, 지식 체계를 가지고 있다. 일반적인 LLM으로는 이러한 전문 영역에서 요구되는 정확성과 신뢰성을 확보하기 어렵다. Fine-tuning을 통해 모델은 도메인 특화 지식을 습득하고, 기업의 톤 앤 매너를 반영하며, 특정 작업에 최적화된 출력을 생성할 수 있다.

그러나 LLM Fine-tuning을 실제 프로덕션 환경에 적용하는 것은 여전히 많은 도전 과제를 안고 있다. 제한된 GPU 자원, 파멸적 망각(Catastrophic Forgetting) 문제, 데이터 품질 관리, 학습 안정성 확보, 평가 지표 설계 등 수많은 기술적 장벽이 존재한다. 연구 논문 수준의 Fine-tuning과 실제 비즈니스에 적용 가능한 안정적인 Fine-tuning 사이에는 큰 격차가 있다.

이러한 격차를 줄이기 위해 LoRA, QLoRA, DoRA 등의 Parameter-Efficient Fine-Tuning(PEFT) 기법들이 등장했다. PEFT 기법은 전체 파라미터를 학습하지 않고도 효율적으로 모델을 특화할 수 있는 방법론을 제공한다. 또한 DPO(Direct Preference Optimization), GRPO(Group Relative Policy Optimization) 같은 최신 학습 방법은 인간의 선호도를 모델에 직접 주입하거나 추론 능력을 강화하는 새로운 접근법을 제시한다.

본서는 Python 기반의 실전 Fine-tuning 기법을 다룬다. 단순한 이론 설명이나 API 레퍼런스 나열이 아니라, 실제 개발 현장에서 마주치는 문제들을 해결하는 핵심 패턴과 베스트 프랙티스를 중심으로 구성했다. 각 장은 개념 설명, 실제 동작하는 코드 예제, 그리고 프로덕션 환경을 고려한 구현 방법을 포함한다. GPT-OSS-20B 모델을 기반으로 한 일관된 실습 환경을 통해, 독자들은 기초부터 고급 기법까지 단계적으로 학습할 수 있다.

이책을 집필하면서 가장 중점을 둔 부분은 '실용성'이다. 모든 예제는 실제로 동작하는 코드이며, 각 기법은 실무에서 바로 적용할 수 있도록 설계했다. LoRA를 활용한 기본 SFT(Supervised Fine-Tuning)부터 시작하여, 도메인 적응, Instruction Tuning, DPO를 통한 선호도 학습, GRPO를 활용한 추론 모델 개발까지 점진적으로 난이도를 높여간다. 또한 MoE(Mixture-of-Experts) 모델 Fine-tuning, OSF를 통한 지속 학습, LVM(Large Vision Model) Fine-tuning 등 최신 기법까지 다룬다.

프로덕션 환경 배포를 위한 실전 지식도 충분히 담았다. W\&B를 활용한 학습 모니터링, vLLM을 이용한 고성능 서빙, 재학습 전략 등 실무에서 필수적인 내용들을 포함했다. 모델 병합, GGUF 변환, HuggingFace Hub 업로드 등 모델 배포 전 과정을 구체적으로 다루었다. 또한 각 장에서는 프로덕션 환경에서 발생할 수 있는 다양한 엣지 케이스와 그 해결 방법을 함께 제시했다.

LLM Fine-tuning 기술은 여전히 빠르게 진화하고 있다. 새로운 PEFT 기법, 학습 알고리즘, 최적화 방법들이 지속적으로 등장하고 있다. 하지만 본서에서 다루는 핵심 원칙과 패턴들은 기술이 진화해도 여전히 유효할 것이다. 데이터 품질 관리, 학습 안정성 확보, 파멸적 망각 방지, 효율적인 파라미터 학습 등의 기본 개념은 Fine-tuning의 본질이기 때문이다.

이 책이 LLM Fine-tuning 여정을 시작하는 개발자들에게 든든한 가이드가 되기를 바란다. 또한 이미 Fine-tuning을 경험한 실무자들에게는 프로덕션 수준의 시스템을 구축하는 데 필요한 구체적인 해법을 제공하기를 희망한다. 범용 LLM을 여러분의 비즈니스와 도메인에 완벽하게 맞춘 전문 모델로 변환하는 과정에 이 책이 실질적인 도움이 되었으면 한다.

### 목 차

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저자 소개

Table of Contents (목차)

서문: 들어가며

Chapter 01: LLM Fine-tuning 개요

Chapter 02: Fine-tuning 유형 및 방법론

Chapter 03: 학습 환경 구축

Chapter 04: 데이터셋 준비

Chapter 05: 모델 로딩

Chapter 06: LoRA를 활용한 SFT

Chapter 07: QLoRA를 활용한 SFT

Chapter 08: 도메인 적응 SFT

Chapter 09: Instruction Tuning

Chapter 10: DPO Training

Chapter 11: GRPO를 활용한 추론 모델 개발

Chapter 12: 고급 LoRA 기법

Chapter 13: 모델 평가 및 테스트

Chapter 14: 모델 병합 및 내보내기

Chapter 15: 모니터링 및 프로덕션

Chapter 16: MoE (Mixture-of-Experts) Fine-tuning

Chapter 17: PEFT OSF 도메인 지속 학습

Chapter 18: LVM (Large Vision Model) Fine-tuning

결론: 마무리하며

References. 참고 문헌

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#### Github 코드

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<https://github.com/no-wave/llm-finetuning-alignment/>
