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📌 Ollama에서 제공하는 파인튜닝 방식 비교Ollama에서는 기본적으로 다양한 사전 학습된 LLM 모델을 실행할 수 있지만, 특정 도메인이나 사용자 요구에 맞춰 모델을 최적화하려면 파인튜닝(Fine-tuning) 이 필요합니다.이번 글에서는 Ollama가 제공하는 LoRA 기반 파인튜닝, 전체 모델 재학습(Full Fine-tuning), 지식 증강(RAG) 방식을 비교하여 어떤 상황에서 어떤 방법을 선택해야 하는지를 설명합니다.🚀 1. Ollama에서 지원하는 파인튜닝 방식Ollama에서 모델을 최적화하는 방법은 크게 3가지로 나뉩니다.파인튜닝 방식 장점 단점 적합한 경우LoRA (Low-Rank Adaptation)빠르고 저렴한 비용, 메모리 절약완전한 학습이 아님특정 도메인 데이터 반영전체 ..

📌 Ollama에서 파인튜닝이 필요한 이유Ollama는 로컬에서 다양한 AI 모델을 쉽게 실행할 수 있도록 돕는 프레임워크입니다. 기본적으로 Ollama는 Llama3, Mistral, Phi 등 다양한 사전 학습된 모델을 실행할 수 있지만, 사용자의 특정 목적에 맞춰 성능을 극대화하려면 파인튜닝(Fine-tuning)이 필요합니다.이번 글에서는 Ollama에서 파인튜닝이 필요한 이유와 프롬프트 엔지니어링만으로 해결할 수 있는 경우 vs 파인튜닝이 필수적인 경우를 비교하여, 언제 파인튜닝을 고려해야 하는지 설명하겠습니다.🚀 1. Ollama란? 그리고 기본 모델의 한계✅ Ollama란?Ollama는 로컬 환경에서 LLM(Large Language Model)을 실행하고, 필요한 경우 맞춤형 모델을 만..