Sign in Subscribe

shobyun

Fine-Tuning and Evaluation of LLMs with NeMo Microservices: A Practical Tutorial

In this guide, we cover a hands-on workflow that leverages NVIDIA NeMo Microservices in the PAASUP DIP environment to fine-tune the llama-3.2-3b-instruct model with KoAlpaca data using LoRA, and directly compare performance before and after tuning.

NeMo Microservices를 활용한 LLM 파인튜닝과 평가 실습

이번 가이드에서는 PAASUP DIP 환경에서 NVIDIA NeMo Microservices를 활용해 llama-3.2-3b-instruct 모델을 KoAlpaca 데이터로 LoRA 파인튜닝하고, 튜닝 전후 성능을 직접 비교해보는 실전 워크플로우를 다룹니다.

LLM Fine-Tuning with NeMo Framework: A SQuAD Evaluation Tutorial

Discover how to fine-tune LLaMA 3 8B using NVIDIA NeMo Framework with LoRA-based PEFT and evaluate performance on the SQuAD dataset. See dramatic results: LoRA fine-tuning achieved 81% improvement in Exact Match over the base model, providing practical insights for enterprise QA system development.

NeMo Framework and NeMo Microservices: A Comprehensive Overview

Comprehensive guide to NVIDIA NeMo platform supporting the entire AI model lifecycle from development to deployment. Discover the differences between research-focused NeMo Framework and enterprise-grade NeMo Microservices, plus real-world implementation in PaaS-UP DIP platform.

NeMo Framework를 활용한 LLM 파인튜닝과 SQuAD 평가 실습

NVIDIA NeMo Framework로 LLaMA 3 8B 모델을 LoRA 기반 PEFT 튜닝하고 SQuAD 데이터셋으로 평가하는 실습 가이드를 소개합니다. 실험 결과 Base 모델 대비 LoRA 모델의 Exact Match가 81%나 향상되어, 기업용 QA 모델 구축에 실질적인 인사이트를 제공합니다.

NeMo Framework와 NeMo Microservices 개요

대규모 AI 모델 개발부터 배포까지 모든 과정을 지원하는 NVIDIA NeMo 플랫폼의 완전 가이드를 소개합니다. 연구용 NeMo Framework와 엔터프라이즈용 NeMo Microservices의 차이점과 파스업DIP에서의 실제 활용 방법을 알아보세요.