파인튜닝이란? - 맞춤형 AI모델

파인튜닝이란

파인튜닝(fine tuning)은 이미 만들어진 AI 모델을 재학습시켜 특정 작업에 특화되도록 만드는 과정입니다. 특정 상황에 맞게 조정된 모델이기 때문에 맞춤형 AI 모델이라고 부를 수 있습니다.

 

파인튜닝 예제

실습은 openAI파인튜닝으로 진행했습니다. training데이터가 충분하지 않아서 파인튜닝이 잘 안되었습니다. ㅜㅜ. 실습코드와 실습방법은 저의 github에 공개되어 있습니다.

- 실습코드: https://github.com/choisungwook/portfolio/blob/master/computer_science/ai/fine-tuning

 

저는 프롬프트에 resources.requests와 resources.limits를 따로 지시하지 않아도 모델이 항상 resources를 설정해 주기를 원했습니다(프롬프트로 대체할 수 있는 영역이지만...). 그래서 gpt-4.1-nano 모델을 파인튜닝하기로 했습니다. 

 

먼저 resources가 포함된 deployment manifest로 training 데이터셋을 만들었습니다. 

 

준비한 training 데이터셋으로 OpenAI 파인튜닝 작업을 생성했습니다. 파인튜닝 작업을 제출한 뒤에는 아래처럼 job ID로 진행 상태를 조회할 수 있습니다.

job_status = client.fine_tuning.jobs.retrieve(job.id)
print(f"status: {job_status.status}")

 

파인튜닝 진행 과정은 OpenAI 플랫폼에서 확인할 수 있습니다.