머신러닝 딥러닝 모델의 성능 향상을 위한 파인 튜닝 전략

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이미지 출처: appen

AI 기술이 발전함에 따라 우리는 더 똑똑하고 효율적인 시스템을 구축하고 있어요. 그러나 이러한 시스템들이 모든 상황에 완벽하게 적응하기 위해서는 기본 모델만으로는 충분하지 않은데요. 🚗자율주행차에 사용되는 AI 모델이 있다고 가정할 때, 기본적으로 인식할 수 있는 🛣️도로의 차선, 표지판 외에도 특정 도시의 복잡한 교통 상황이나 날씨 조건에 맞추려면 추가적인 학습이 필요한데요.

 

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이때 필요한 것이 바로 ‘파인튜닝’이에요!

 

학습된 모델을 특정 작업이나 데이터셋에 맞게 조정하는 과정인 파인튜닝(Finetuning)을 통해 기본 모델의 성능을 극대화하고, 특정 업무에 맞는 최적화된 AI 솔루션을 만들 수 있어요. 그렇다면, AI 산업에서 등장하는 '파인튜닝(Finetuning)'이란 무엇일까요? 이번 콘텐츠에서는 파인 튜닝의 정의와 방법, 유형 등을 알아보며, AI 모델의 성능을 극대화할 수 있는 방법을 알려드릴게요.

 

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| 파인튜닝(Fine Tuning)의 정의

이미지 출처:jini AI

파인튜닝은 사전 학습된 모델(Pre-trained model)을 새로운 데이터에 맞춰 재학습시키는 과정이에요. 예를 들어, 이미 이미지 분류를 학습한 모델을 특정 의료 이미지 데이터셋에 맞춰 조정함으로써, 그 모델이 의료 이미지에 특화된 성능을 발휘하도록 하는 것이 파인튜닝이에요!

 

파인튜닝은 새로운 모델을 처음부터 학습시키는 것보다 훨씬 바르고 효율적이며, 모델의 행동을 튜닝할 수 있어, 특정 뉘앙스, 톤, 용어 등에 더 적합하게 만드는 데 유리해요.💬

 

💬더 쉽게 예를 들자면, 여러분이 😺고양이와 🐶개를 구분하는 이미지 분류 모델을 가지고 있다고 가정해 볼 때, 이 모델을 호랑이와 사자를 구분하는 작업에 사용하고 싶을 때, 🐯호랑이 🦁사자 이미지를 추가로 학습시켜 모델을 조정하고 최적화할 수 있답니다 :)

 

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| 파인튜닝(Fine Tuning)의 유형

이미지 출처: Smilegate AI

파인튜닝에는 여러 가지 단계적 유형이 있으며 주로 다음과 같이 분류할 수 있어요.

 

1️⃣전이학습(Transfer Learning): 일반적인 작업에서 학습된 모델을 특정 작업에 맞춰 조정하는 방식이에요. EX) 이미지 분류 모델을 의료 이미지 분석에 사용

 

2️⃣도메인 적응(Domain Adaptation): 특정 도메인의 데이터에 맞춰 모델을 조정하는 방식입니다. 예를 들어, 자연 이미지에 학습된 모델을 의료 이미지에 맞추는 것이에요. EX) 자연 이미지에 학습된 모델을 위상 이미지 분석에 적용

 

3️⃣과업 적응(Task Adaptation): 동일한 도메인 내에서 다른 과업에 맞춰 모델을 조정하는 방식입니다. 예를 들어, 이미지 분류 모델을 객체 검출 모델로 조정하는 것입니다. EX) 이미지 분류 모델을 객체 검출 모델로 조정

 

😦 Fine-Tuning 전체 미세조정과 일부 미세조정이 가능하다? Full Fine-tuning 모든 모델 매개변수를 포함하여 사전 학습된 모델 전체를 파인튜닝하는 작업을 의미해요. 이 방법은 일반적으로 작업과 사전 학습된 모델 사이에 큰 차이가 있거나 작업에서 모델의 유연성과 적응성이 높아야 하는 경우에 적합해요. 단 풀 파인튜닝은 그만큼 상당한 리소스와 시간이 필요하게 되죠. Repurposing 사전 학습된 모델의 하위 레이어를 그대로 유지하면서 모델의 상위 레이어 또는 선택된 몇 개의 레이어를 파인튜닝하는 것을 의미해요. 이 방법은 사전 학습된 모델에 대한 일반적인 지식을 유지하면서 최상위 레이어를 특정 작업에 적용하는 것이에요. Repurposing은 몇 개의 레이어를 업데이트하는 것이기 때문에 전체 파인튜닝보다는 리소스와 시간이 적습니다!

 

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| 파인튜닝(Fine Tuning)의 과정

파인튜닝의 과정은 어떻게 이루어지나요?

 

1. 사전 훈련된 모델 선택

사전 훈련된 모델을 로드해요. 이 모델은 일반적인 언어 패턴과 지식을 학습한 상태에요.

2. 새로운 데이터 준비

모델을 조정할 새로운 데이터셋을 준비해요. 이 데이터셋은 모델이 수행할 특정 작업에 특화된 데이터여야 해요.

3. 데이터 전처리(모델 수정)

모델의 마지막 레이어를 새로운 데이터셋에 맞게 수정해요. 이때 기존의 특성 추출층은 동결시키고, 마지막 층만 재학습시켜요.

4. 파인튜닝(fine tuning) 설정

새로운 데이터셋을 이용해 모델을 재학습시키는데요. 모델의 아키텍처와 학습률, 배치 크기 등을 설정하여 파인 튜닝 환경을 구성해요. 이전 모델의 매개 변수를 유지하면서도 특정 작업에 맞는 매개 변수를 조정해요. 

5. 재훈련 학습

준비한 데이터를 사용하여 모델을 파인 튜닝합니다. 이 단계에서는 특정 작업에 맞게 모델이 학습되도록 추가적인 몇 번의 훈련을 진행해요.

6. 검증 및 평가

파인 튜닝이 완료된 후, 검증 데이터셋을 통해 모델의 성능을 평가해요. 평가 지표(예: 정확도, F1 점수 등)를 사용하여 모델의 효과를 확인하고 필요에 따라 하이퍼파라미터를 조정해야 해요.

 

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※ 그러나 파인튜닝 시에도 몇 가지 주의할 점이 있는데요.🚨

 

과 적합(Overfitting): 새로운 데이터셋이 작을 경우, 모델이 학습 데이터에 과도하게 적응해 일반화 성능이 떨어질 수 있어요.😥

학습률(Learning Rate): 너무 높은 학습률은 사전에 훈련된 파라미터를 손상시킬 수 있고, 너무 낮은 학습률은 학습이 제대로 이루어지지 않을 수 있어요.😨

 

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파인튜닝의 중요성과 그에 따른 AstraGo의 역할

이미지 출처: nvidia developer

AI 산업에서 모델을 구축할 때 파인튜닝은 매우 중요한 역할을 해요. 이는 기본 모델의 성능을 극대화하고, 특정 업무에 맞춤 최적화된 AI 솔루션을 구축할 수 있게 해요. 특히, 파인튜닝은 새로운 모델을 처음부터 학습시키는 것보다 훨씬 빠르고 비용 효율적이죠.

 

이러한 파인튜닝 과정을 효과적으로 수행하기 위해서는 적절한 도구와 플랫폼이 필요한데요. AstraGo는 파인튜닝이 원활하도록 효율적인 AI 학습을 지원해 모델 성능을 높일 수 있어요.

 

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아스트라고 비교 실험 기능 페이지

 

 

✅간결한 파라미터 조정

파라미터의 코드를 하나씩 입력해서 조정해야 하는 파인튜닝 과정을 아스트라고에서는 노코드 기반의 하이퍼파라미터 조정을 통해 숫자만 적어 값을 쉽게 조정할 수 있어요.

 

✅잡 스케줄러 및 자원 최적화

Astrago의 잡 스케줄러와 자원 최적화 기술은 GPU 작업 효율을 200% 향상시켜, 파인튜닝 과정에서 자원의 효율적인 활용을 보장해요.

 

✅실시간 모니터링

실시간 모니터링 기능은 인프라 관리 비용을 절감할 수 있고, 파인튜닝 과정의 효율성을 극대화해줘요.

 

✅ 비교 실험

AstraGo에서는 최적의 모델 학습 결과를 도출할 수 있는 ‘비교실험’ 기능을 제공하고 있어요. 파인튜닝 후 모델 평가를 진행할 때 아스트라고의 비교 실험 페이지에서 모델의 Accuracy나 Learning rate를 확인할 수 있어, AI 모델의 성능을 극대화하는 데 중요한 역할을 해요.

 

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현재 많은 기업에서는 AI를 적용할 때 워크플로의 재활용이 어려워 효율적 튜닝에 대해 어려움을 겪고 있는데요. 극강의 효율관리 솔루션 AstraGo를 통해 최적화된 ML 작업을 진행해 보세요!