Weights & Biases로 Azure OpenAI 모델 파인튜닝하기
헬스케어, 법률, 금융 등 엔터프라이즈급 AI 성능을 위해 Azure OpenAI와 Weights & Biases를 활용해 OpenAI 모델을 파인튜닝하는 방법을 알아보세요. 이 글은 AI 번역본입니다. 오역이 있을 수 있으니 댓글로 알려주세요.
Created on September 15|Last edited on September 15
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LLM 파인튜닝 과 같은 사전 학습 모델을 정렬하는 데 중요합니다 GPT-4o 및 GPT-4o-mini특정 작업을 위해. 예를 들어, 특정 의학 문헌과 환자 데이터를 기반으로 LLM을 학습하면 의료 제공자 증상에 기반해 가능한 진단을 제시하는 모델의 능력을 향상시킬 수 있습니다. 이와 마찬가지로, 법률 문서로 학습시키면 변호사가 정교한 계약서와 상세한 법률 검토 메모를 더 빠르고 효율적으로 작성하도록 도울 수 있습니다.
다양한 AI 애플리케이션 최적화 방법 — 다음을 포함해 프롬프트 엔지니어링 그리고 검색 증강 생성(RAG) 는 성능을 효과적으로 높이는 데 활용될 수 있지만, 특수화된 애플리케이션에서 원하는 동작을 달성하는 데 필요한 정밀성이 부족한 경우가 많습니다.
목차
모델 맞춤화 마스터하기: Weights & Biases로 Azure OpenAI Service 모델 파인튜닝하기Azure OpenAI Service 파인튜닝Weights & Biases를 통한 Azure OpenAI 파인튜닝Azure OpenAI 통합 사용을 위한 사전 준비 사항추가 자료
모델 맞춤화 마스터하기: Weights & Biases로 Azure OpenAI Service 모델 파인튜닝하기
2025년 3월 4일 웨비나 모델 맞춤화 마스터하기: Weights & Biases로 Azure OpenAI Service 모델 파인튜닝하기는 Microsoft와 Weights & Biases가 공동 주최하며, 다양한 산업 전반에서 파인튜닝의 이점과 활용 사례를 심층적으로 다룹니다.
앨리샤 프레임 (Azure AI Foundry, 파인튜닝 리드)와 Chris Van Pelt(Weights & Biases 공동 창업자이자 최고 정보 보안 책임자)은 모델 최적화 워크플로와 파인튜닝이 다른 모델 맞춤화 전략과 어떻게 비교되는지를 살펴봤습니다. 이어서 Anish Shah(Weights & Biases AI 엔지니어)가 통합 기능을 활용해 모델을 파인튜닝하고 평가하는 과정을 시연했습니다. Azure OpenAI 파인튜닝과 Weights & Biases.
해당 웨비나 영상은 여기에서 보실 수 있습니다:
Azure OpenAI 모델의 파인튜닝은 AI 애플리케이션에 적용했을 때 다른 최적화 기법으로는 얻기 어려운 혁신과 효율성을 이끌어내며 큰 이점을 제공하는 경우가 많습니다. 그러나 파인튜닝은 리소스를 많이 요구할 수 있습니다. 데이터셋 준비, 하이퍼파라미터 최적화, 학습, 평가와 같은 파인튜닝 프로세스의 많은 부분은 전문 지식과 시간이 필요합니다. 하이퍼파라미터 최적화 완성하기 전략을 수립하고 올바른 파인튜닝 데이터셋을 구축하는 일입니다. 이 지점에서 Weights & Biases와 Microsoft의 파트너십이 진가를 발휘합니다. Weights & Biases의 …을(를) 활용하면 위브 그리고 모델 Azure의 견고한 인프라와 함께 이러한 도구를 활용하면, 기업은 흔히 따르는 복잡함 없이 효율적으로 맞춤형 AI 솔루션을 구축할 수 있습니다.
Azure OpenAI Service 파인튜닝
Azure OpenAI Service는 AI 모델 파인튜닝을 위한 견고하고 매끄러운 플랫폼을 제공합니다. Azure의 인프라를 활용하면 GPT-4와 같은 모델을 도메인 요구에 맞게 맞춤화하여 품질과 효율을 높일 수 있습니다. 이러한 맞춤형 접근은 처리 비용을 줄이고 확장성을 강화하여, 전문화된 솔루션이 필요한 산업에 최적의 선택이 됩니다.
Azure OpenAI를 통한 파인튜닝은 기업이 자사 분야에 최적화된 AI 모델을 구축하도록 돕습니다. 의료, 금융, 법률 등 어떤 영역이든, Azure 플랫폼은 산업별 데이터를 안전하게 통합할 수 있도록 지원하여 원하는 산업 특화 결과를 내도록 모델을 맞춤화할 수 있게 합니다. 또한 Azure의 견고하고 전 세계적으로 제공되는 인프라를 통해 조직은 용량 제약 없이 파인튜닝에 필요한 연산 요구를 원활하게 처리할 수 있습니다.
- 더 높은 품질의 결과 프롬프트 엔지니어링만으로 얻을 수 있는 수준보다
- ~할 수 있는 능력 더 많은 예제로 학습하기 모델의 최대 요청 컨텍스트 한도에 담을 수 있는 범위를 넘어서는 경우
- 토큰 절감 더 짧은 프롬프트 덕분에
- 더 낮은 지연 시간 요청 속도, 특히 더 작은 모델을 사용할 때
Weights & Biases를 통한 Azure OpenAI 파인튜닝
W&B 도구와 Azure OpenAI Service의 협업은 모델을 맞춤화하기 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다. W&B Models의 강력한 실험 추적 그리고 모델 관리 도구가 Azure의 확장 가능한 클라우드 인프라와 통합됩니다. 두 솔루션을 함께 사용하면 LLM 파인튜닝을 더욱 간소화된 방식으로 수행할 수 있습니다.
Microsoft에서 Azure OpenAI Service를 총괄하는 Steve Sweetman은 Weights & Biases와 Microsoft Azure AI Foundry를 함께 활용해 LLM을 더 효과적으로 파인튜닝할 때의 이점을 훌륭하게 요약합니다:
- 포괄적인 실험 추적: W&B Models 모델 학습의 모든 측면을 추적하고 시각화할 수 있는 강력한 도구 모음을 제공합니다. 하이퍼파라미터 최적화부터 모델 성능 지표까지, W&B의 플랫폼인 W&B Models는 GPT-4, GPT-4o, GPT-4o mini와 같은 모델의 파인튜닝 과정에서 이루어지는 모든 변경 사항의 영향을 데이터 과학자와 엔지니어가 이해할 수 있도록 돕는 상세한 인사이트를 제공합니다.
- Azure OpenAI Service와의 매끄러운 통합이 협업을 통해 W&B Models와 Azure OpenAI Service가 매끄럽게 통합되어, 사용자는 Azure에 있는 데이터와 모델을 W&B Models의 실험 추적 도구와 손쉽게 연결할 수 있습니다. 이 통합은 초기 설정을 단순화하고, 모든 모델 데이터를 Azure 생태계 내에서 안전하게 관리되도록 보장합니다.
- 확장 가능한 인프라Azure는 LLM 파인튜닝에 필요한 막대한 연산 수요를 처리할 수 있는 확장 가능한 클라우드 인프라를 제공합니다. 복잡한 사용 사례를 위해 더 큰 GPT-4를 파인튜닝하든, 더 빠른 실시간 애플리케이션을 위해 민첩한 GPT-4o mini를 파인튜닝하든, 조직은 용량 제약을 걱정하지 않고 전 세계적으로 제공되는 Azure의 견고한 인프라를 활용할 수 있습니다.
- 강화된 협업과 버전 관리W&B Models는 데이터 사이언스 팀 간의 협업을 촉진하여 결과를 손쉽게 공유하고, 실험을 비교하며, 모델을 더 효율적으로 반복 개선할 수 있게 합니다. 이는 여러 이해관계자가 모델 개발과 배포에 함께 참여해야 하는 엔터프라이즈 환경에서 특히 유용합니다.
- 실시간 모니터링과 평가이 통합을 통해 사용자는 W&B Weave를 활용하여 파인튜닝된 모델의 성능을 실시간으로 모니터링하고 평가하며 반복 개선할 수 있습니다. 고객 참여를 위해 GPT-4를 파인튜닝하든, 전략적 의사결정을 위해 GPT-4o를 최적화하든, 이 기능은 문제를 신속히 식별하고 지속적으로 최적화할 수 있도록 지원합니다.
W&B Models의 광범위한 실험 추적과 지표 시각화 기능은 효율적이고 확장 가능한 파인튜닝 인터페이스를 제공하는 Azure AI Foundry를 보완합니다. W&B Models를 사용하면 각 파인튜닝 런의 결과를 빠르게 검토하고 팀과 공유하여 협업과 의사결정을 원활하게 할 수 있습니다.
실험 런의 결과가 만족스럽지 않다면, Azure OpenAI 파인튜닝과 W&B Models의 통합을 통해 재실행 전에 필요한 업데이트를 손쉽게 수행할 수 있습니다. 하이퍼파라미터나 학습 데이터를 수정한 뒤 프로세스를 다시 시작하고, Weights & Biases 워크스페이스에서 결과를 모니터링하세요. Models 사용자 인터페이스는 최적화를 가속화하고 궁극적으로 최고 성능의 모델을 식별할 수 있도록 런 간 비교를 위한 다양한 기능을 제공합니다.
파인튜닝된 LLM 버전을 선택한 후에는 W&B Weave를 사용해 모델 성능을 추가로 검증하고 이해할 수 있습니다. Weave는 AI 애플리케이션 개발 과정에서 빠른 반복을 가능하게 합니다. LLM 기반 애플리케이션을 엄격하게 평가하고 결과를 비교함으로써 품질, 지연 시간, 비용, 안전성 등 여러 측면에서 성능을 최적화할 수 있습니다. 이제 파인튜닝된 모델과 베이스 모델을 나란히 손쉽게 분석하고, 해당 AI 애플리케이션에서 원하는 동작을 얼마나 잘 달성하는지 판단할 수 있습니다.
Azure OpenAI 통합 사용을 위한 사전 준비 사항
오늘 바로 Azure AI Foundry와 Weights & Biases 통합을 사용하려면 다음 사전 준비 사항이 필요합니다:
- 모델을 파인튜닝해야 하는 모든 팀원이 갖추도록 하세요 Cognitive Services OpenAI Contributor 새로운 Azure OpenAI 리소스에 대한 액세스가 할당되었습니다.
추가 자료
Azure AI Foundry와 Weights & Biases를 함께 사용하는 방법에 대한 자료는 풍부합니다. 시작하는 데 도움이 되는 블로그 글과 안내서 링크를 소개합니다:
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