SRE 포스트모트 요약 자동화하기
고급60분2026-06-05
작품 설명, 전시 노트, 에세이 초안을 조직의 요약 포맷에 맞게 정리할 수 있도록 학습용 JSONL 데이터셋을 만들고, Qwen2.5-0.5B에 LoRA 어댑터를 학습한 뒤 기준 요약과 비교 평가합니다. 최종 결과물은 `train.jsonl`, `test_100.jsonl`, `baseline.py`, `finetune.py`, `eval.py`, `comparison_report.md`, 그리고 Hugging Face에 올릴 수 있도록 정리된 LoRA 어댑터 폴더입니다.
이 코칭은 터미널에서 진행됩니다
오른쪽 패널에서 설치 명령어를 복사하세요이런 걸 배워요
- 큐레이션 요약용 학습 데이터셋을 JSONL 형식으로 구성합니다.
- Qwen2.5-0.5B 모델에 LoRA 어댑터를 학습합니다.
- 일반 요약 결과와 맞춤 요약 결과를 같은 기준으로 비교합니다.
- Hugging Face에 올릴 수 있는 어댑터 산출물 구조를 준비합니다.
어떻게 진행해요
1. 환경 확인
2. 큐레이션 데이터셋 생성
3. 학습 도구 설치
4. 기준 요약 코드 작성
5. 기준 요약 실행
6. LoRA 학습 코드 작성
7. LoRA 학습 실행
8. 평가 기준 코드 작성
9. 평가표 생성
10. 어댑터 업로드 준비
AI 튜터가 각 단계를 하나씩 안내해줄 거예요