DaoyuanLi2816/can-i-finetune-this

Single-GPU LLM fine-tuning preflight: memory estimates, runnable LoRA/QLoRA recipes, and local measurements.

해결하는 문제

이 도구는 사용자가 특정 대규모 언어 모델(LLM)을 사용 가능한 GPU VRAM에서 미세 조정할 수 있는지, 가중치를 다운로드하거나 모델을 메모리에 로드하지 않고도 판단할 수 있도록 도와줍니다. 메모리 예산 추정과 구성 제안을 제공하여 훈련 실행 계획에서 추측을 제거하고 메모리 부족(OOM) 오류를 방지합니다.

작동 방식

이 도구는 Python 기반 추정기를 사용하여 가중치, 양자화, 훈련 가능한 그래디언트, 옵티마이저 상태, 활성화, 그리고 logits/loss 버퍼에 필요한 메모리를 계산합니다. 이러한 추정을 기반으로 실행 가능한 훈련 레시피를 생성할 수 있습니다. 사용자는 이러한 레시피를 실행하여 실제 로컬 훈련 성능을 측정하고 관찰된 메모리 피크를 예측된 예산과 비교할 수 있습니다.

대상 사용자

소비자용 NVIDIA GPU를 사용하는 개발자와 AI 연구자로, 훈련 실행을 시작하기 전에 LLM 미세 조정 구성(시퀀스 길이, 배치 크기, LoRA 랭크 등)을 계획하려는 사람들입니다.

주요 기능

  • 가중치 없는 추정: 핵심 메모리 추정에는 PyTorch나 모델 가중치 다운로드가 필요 없습니다.
  • 구성 계획: VRAM 예산에 따라 시퀀스 길이, 배치 크기, LoRA 랭크를 제안합니다.
  • 실행 가능한 레시피: Transformers와 PEFT를 사용하여 실행 가능한 훈련 스크립트를 생성합니다.
  • 대화형 데모: 메모리 세부 내역을 검사할 수 있는 로컬 웹 기반 진입점이 포함되어 있습니다.
  • 증거 기반: 실제 측정된 메모리 피크를 예측과 기록하고 비교할 수 있습니다.

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