LoRA 기반 Gemma 4 파인튜닝으로 $5 미만 저비용 도메인 전문가 모델 구현

Context

범용 LLM의 일반적인 답변 한계를 극복하고 특정 도메인에 특화된 행동 양식 및 톤앤매너를 학습시키기 위한 최적화 필요성 제기. 고가의 전용 GPU 하드웨어 인프라 구축 및 Kubernetes 운영 부담으로 인한 진입 장벽 존재.

Technical Solution

• Gemma 4 9B 모델에 LoRA(Low-Rank Adaptation)를 적용하여 전체 파라미터의 약 1%만 학습함으로써 연산 자원 및 메모리 사용량 95% 절감
• Cloud Run Jobs 기반의 Serverless GPU 환경을 채택하여 인프라 관리 부담을 제거하고 사용한 시간만큼만 지불하는 비용 구조 설계
• NVIDIA RTX 6000 Pro(48GB VRAM)를 활용하여 대규모 모델의 가중치 업데이트를 위한 메모리 병목 현상 해결
• 100~500개 수준의 고품질 JSONL 데이터셋 구성을 통한 효율적인 Behavior Tuning 전략 수립
• QLoRA(4-bit Quantization) 옵션 적용을 통해 VRAM 요구사항을 추가로 낮추면서 성능 저하를 최소화하는 최적화 경로 제공