법률 도메인 특화 Gemma-4 모델 구현을 위한 IaaS와 Managed Service의 트레이드오프 분석

Fine-Tuning LLMs for Legal Tech: Nebius AI Cloud vs Nebius Token Factory — A Developer's Honest Comparison

Shivay Lamba2026년 4월 21일17분intermediate

AI 요약

Context

범용 LLM의 Hallucination으로 인한 법률 데이터 신뢰성 확보의 어려움 발생. 신뢰도 높은 UK 법령 답변 생성을 위해 정교하게 큐레이션된 160개 Q&A 데이터셋 기반의 Fine-tuning 필요성 대두.

Technical Solution

H100 GPU VM 기반의 Full-stack 파이프라인 구축을 통한 인프라 제어권 확보
PEFT LoRA 기법을 활용하여 Gemma-4-E4B 모델의 언어 가중치만 선택적으로 업데이트하는 효율적 학습 설계
Liger Kernel 사용 시 발생하는 CUDA illegal access 에러 방지를 위한 해당 커널 비활성화 설정 적용
vLLM의 PEFT 어댑터 네이티브 로드 한계를 해결하기 위해 LoRA 가중치를 Base 모델에 병합하는 Merge 단계 추가
FastAPI와 Cloudflare Tunnel을 결합하여 모델 추론 엔드포인트를 외부로 노출하는 서빙 아키텍처 구성
Managed API 기반의 Token Factory를 통해 데이터 업로드부터 추론 엔드포인트 배포까지의 추상화 계층 활용

실천 포인트

- 도메인 특화 모델 구축 시 Few-shot Prompting보다 고품질의 소규모 데이터셋 기반 Fine-tuning 검토 - Gemma-4 모델 학습 시 Liger Kernel 호환성 여부 사전 확인 - vLLM 서빙 전 LoRA Adapter의 Merge 과정 필요성 및 VRAM 점유율 계산 - GPU 비용 최적화를 위해 학습-병합-서빙 단계별 가동 시간 정밀 측정

태그

#Gemma 4 #Fine-Tuning #PEFT #vLLM #LoRA

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