AI 초보의 100일 도전 Day 017 | 파인튜닝 도구 세트 설치 — 코랩에 라이브러리 6개 올리기 | Colab Library Setup

Cravveo Company 100일 프로젝트 Day 017. Cravveo Company 100-Day Project, Day 017. 오늘은 파인튜닝에 필요한 도구들을 구글 코랩에 설치했습니다. Today I installed the tools needed for fine-tuning in Google Colab. 오늘 한 일 | What I did today: T4 GPU 런타임 확인 (`!nvidia-smi`) | Verified T4 GPU runtime 파인튜닝 필수 라이브러리 6개 설치 | Installed 6 essential fine-tuning libraries transformers / datasets / accelerate / peft / trl / bitsandbytes 각 라이브러리 역할 정리 | Summarized the role of each library 토크나이저 로드 테스트 성공 | Tokenizer load test successful 오늘의 핵심 발견 | Key discovery today: 파인튜닝은 모델 하나만 있다고 되는 게 아닙니다. 그 모델을 학습시킬 "도구 세트"가 먼저 준비돼야 합니다. 오늘 설치한 라이브러리들이 앞으로 파인튜닝 전체를 떠받치는 뼈대가 됩니다. Fine-tuning isn't just about having a model. You need the full "toolset" ready before training anything. The libraries installed today are the foundation for everything that follows. 📓 오늘 사용한 코랩 노트북 (직접 복사해서 써보세요!) https://colab.research.google.com/dri... 이 채널은 완성된 전문가 강의가 아닙니다. This is not an expert tutorial channel. AI를 잘 모르는 초보자가 직접 막히고 해결하는 과정을 기록합니다. It is a beginner's learning journal, including mistakes, errors, and fixes. Day 018에서는 Unsloth 라이브러리를 소개합니다. 일반 파인튜닝보다 2~5배 빠르고 메모리도 적게 쓰는 도구입니다. In Day 018, I'll introduce Unsloth — 2~5x faster fine-tuning with less memory. 🔗 GitHub: https://github.com/cravveo4001/cravve... 📓 Colab Notebook: https://colab.research.google.com/dri... #Cravveo #파인튜닝 #FineTuning #구글코랩 #GoogleColab #transformers #LoRA #peft #BuildInPublic #AI초보