티스토리 뷰
https://magazine.sebastianraschka.com/p/practical-tips-for-finetuning-llms
Practical Tips for Finetuning LLMs Using LoRA (Low-Rank Adaptation)
Things I Learned From Hundreds of Experiments
magazine.sebastianraschka.com
'Deep Learning' 카테고리의 다른 글
| Efficient Video Action Recognition 관련 연구 Don't Look Twice: Faster Video Transformers with Run-Length Tokenization (0) | 2025.07.01 |
|---|---|
| mirror detection task & dataset 도 있구나 (0) | 2025.06.22 |
| AWS a10g, l40s 4~8x gpus 세팅으로 20일 가까이 학습 돌리면 발생하는 비용 (1) | 2025.06.06 |
| a10g 4x vs l40s 4x gpu 비교 (1) | 2025.06.06 |
| peft, timm 기반 InternViT-300M-448px-V2.5 모델 lora 적용 코드 예시 (0) | 2025.06.03 |
댓글
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- PyCharm
- C++ Deploy
- LCA
- 인공지능을 위한 선형대수
- 백준
- 위상 정렬 알고리즘
- 가장 긴 증가하는 부분 수열
- 순열
- 문제집
- 이분탐색
- Lowest Common Ancestor
- 조합
- 자료구조
- 백준 1766
- 파이참
- FairMOT
- ㅂ
- 백트래킹
- 단축키
- 백준 11437
- cosine
- MOT
- 백준 11053
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
| 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 |
| 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
| 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 |
| 28 | 29 | 30 | 31 |
글 보관함
