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TL;DR
Fireworks AI의 서버리스 트레이닝을 활용하여 별도의 인프라 구축 없이 LLM을 파인튜닝하는 과정이 담겨 있다. Qwen 3.5 9B 모델과 LoRA 기법을 사용하여 프롬프트 라우팅 분류기를 구축하고, 학습 전후의 성능을 비교한다. 학습 결과 라우팅 정확도가 90%에서 97%로, 전체 항목 일치 정확도가 26.7%에서 72%로 향상되어 서버리스 트레이닝의 효율성과 성능 개선 효과가 입증된다.
챕터별 상세
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서버리스 트레이닝 개념
LLM 파인튜닝은 일반적으로 전용 인프라가 필요하여 비용과 시간이 많이 소요된다. Fireworks AI의 서버리스 트레이닝은 인프라 관리 없이 학습을 수행하는 방식이다. Qwen 3.5 9B 모델을 사용하여 프롬프트 라우팅 분류기를 구축하는 과정이 진행된다. 이 방식은 인프라 프로비저닝 대기 시간을 제거하여 학습 효율을 높인다.
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프롬프트 라우팅 데이터셋
프롬프트 라우팅 분류기는 입력된 프롬프트의 복잡도, 코딩/수학 작업 여부, 추론 필요성, 적절한 모델 선택 등 5가지 항목을 분류한다. Hugging Face의 'Prompt-Routing-Dataset'이 학습에 사용된다. 이 데이터셋은 프롬프트와 그에 대한 5가지 분류 결과를 포함한다. 모델이 특정 작업에 맞는 라우팅 결정을 내리도록 학습시키는 것이 핵심이다.
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모델 설정 및 구성
학습을 위해 Qwen 3.5 9B 모델이 선택되고, 5가지 라벨이 정의된다. 'routing_choice'가 주된 평가 지표로 설정된다. 모델의 불필요한 추론 과정을 제거하기 위해 'thinking' 기능이 비활성화되고, LoRA를 사용하여 효율적인 파인튜닝이 수행된다. 이 설정은 모델의 기존 지식을 유지하면서 분류 작업에 최적화하는 데 집중한다.
python
BASE_MODEL = "accounts/fireworks/models/qwen3p5-9b"
TOKENIZER_MODEL = "owner/qwen3p5-9b"학습할 모델과 토크나이저를 설정한다.
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학습 루프 실행
학습 데이터셋에서 600개의 예제가 학습용으로, 60개가 평가용으로 분리된다. 배치 사이즈 32, LoRA rank 8, 에폭 3으로 설정되어 학습이 진행된다. 학습 과정에서 Cross-Entropy Loss가 사용되어 모델의 예측과 실제 라벨 간의 오차가 줄어든다. 이 과정은 서버리스 환경에서 자동으로 수행되며, 학습 중 손실값(loss)이 점진적으로 감소한다.
python
fb = training_client.forward_backward(batch, "cross_entropy")
training_client.optim_step(adam)학습 루프 내에서 순전파와 역전파를 수행하고 최적화 단계를 진행한다.
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학습 전후 성능 비교
학습 전후의 모델 성능이 비교된다. 학습 전 베이스 모델은 Rich Prompt를 사용했을 때 라우팅 정확도 90%, 전체 항목 일치 정확도 26.7%를 기록했다. 학습 후 Lean Prompt를 사용했을 때 라우팅 정확도는 97%로, 전체 항목 일치 정확도는 72%로 향상되었다. 이는 서버리스 트레이닝을 통한 파인튜닝이 모델의 분류 성능을 크게 개선했음을 의미한다.
python
def predict(sampler, messages):
# ...모델의 예측을 수행하기 위한 헬퍼 함수를 정의한다.
용어 해설
- 지도 미세 조정(SFT)
- — 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델의 가중치를 업데이트하는 학습 방식이다. 특정 작업에 대한 모델의 정확도를 높이는 데 사용된다.
- 저순위 적응(LoRA)
- — 전체 가중치를 업데이트하지 않고 저순위 행렬을 추가하여 학습 효율을 높이는 기법이다. 적은 메모리로도 파인튜닝이 가능하다.
- 프롬프트 라우팅(Prompt Routing)
- — 입력된 프롬프트의 특성에 따라 적절한 모델이나 처리 경로를 선택하는 기술이다. 효율적인 자원 배분을 위해 사용된다.
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원문 발행 2026. 08. 01.수집 2026. 08. 01.출처 타입 YOUTUBE
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