Qwen3:4B 기반 경량 추론 모델을 RTX 5070에서 Unsloth로 Fine-tuning한 구현 사례

이 글은 소비자 하드웨어에서 구동 가능한 경량 추론형 모델을 만드는 구현 사례를 다룬다. 기본 모델로 Qwen3:4B를 선택했고, 메모리 효율을 확보하기 위해 Unsloth로 Fine-tuning을 수행해 RTX 5070에서 훈련을 원활히 실행한 점이 핵심이다. 구현 스택은 cu128, PyTorch, Hugging Face Transformers로 구성되어 표준 Fine-tuning 워크플로와 호환되는 환경을 유지했다.

훈련 데이터로는 Raymond-dev-546730/Open-CoT-Reasoning-Mini를 사용해 Chain-of-Thought 능력 강화를 목표로 했다. 입력 텍스트는 전처리 후 배치 단위로 모델에 공급되고, Unsloth 기반 기법이 메모리 사용을 낮추며 파라미터 업데이트를 수행해 소비자 GPU에서 학습을 가능하게 했다. 결과 수치나 벤치마크는 제시되지 않았으므로 성능 개선 폭은 본문에서 직접 확인할 수 없다.

이 구현은 하드웨어 접근성을 높여 개인 연구자나 소규모 팀이 RTX 5070 같은 GPU로도 추론 중심의 모델을 실험할 수 있다는 실무적 시사점을 제공한다. 다만 공개된 벤치마크나 비교 실험이 없으므로 실제 추론력 개선 정도와 일반화 가능성은 추가 검증이 필요하다.