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04. 평가와 배포
평가와 배포
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00. 시작하기
Fine-Tuning 개요
파인튜닝 개요
언제 파인튜닝할까
01. 데이터셋 설계
데이터셋 설계
Instruction 데이터 포맷
Preference 데이터 설계
데이터 품질 점검
02. SFT와 PEFT
SFT와 PEFT
LoRA와 QLoRA
Unsloth + TRL 워크플로우
03. 정렬(Alignment)
정렬 (Alignment)
DPO와 ORPO
RLHF 개요
04. 평가와 배포
평가와 배포
벤치마크와 사람 평가
체크포인트 머지와 서빙
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평가와 배포
기본 운영 원칙
04. 평가와 배포
평가와 배포
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파인튜닝 모델의 품질을 검증하고 안전하게 배포하는 절차를 다룹니다.
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평가와 배포
파인튜닝 성공 여부는 학습 손실이 아니라 배포 후 품질로 결정됩니다. 오프라인 평가와 온라인 검증을 분리해 운영하세요.
벤치마크와 사람 평가
자동 지표와 휴먼 리뷰를 결합한 평가 프레임
체크포인트 머지와 서빙
어댑터 병합, 릴리즈 후보 선정, 롤백 전략
기본 운영 원칙
동일 프롬프트 세트로 모델 간 비교
KPI와 안전성 지표를 함께 관리
Canary -> 점진 확장 -> 전체 배포 순서 고정
롤백 조건을 배포 전에 문서화
RLHF 개요
벤치마크와 사람 평가