LoRA로 Text-to-SQL 모델 만들기
중급45분2026-06-08
Google Colab에서 Qwen 기반 자연어→SQL 모델을 LoRA 방식으로 미세튜닝하고, 학습된 어댑터를 병합해 저장한 뒤 Gradio로 질문 입력형 데모를 만드는 흐름입니다. 최종 결과물은 LoRA 미세튜닝 노트북, Hugging Face Hub에 올릴 수 있는 병합 모델 폴더, 그리고 자연어 질문을 SQL로 반환하는 Gradio 웹 데모 앱입니다.
이 코칭은 터미널에서 진행됩니다
오른쪽 패널에서 설치 명령어를 복사하세요이런 걸 배워요
- Text-to-SQL 학습 데이터를 업무 질문 맥락에 맞게 구성할 수 있습니다
- Qwen 모델에 LoRA 설정을 적용해 가볍게 미세튜닝하는 흐름을 이해합니다
- 학습된 어댑터를 병합 모델로 저장하고 Hub 업로드 준비를 할 수 있습니다
- 자연어 질문을 입력해 SQL을 확인하는 Gradio 데모 앱을 구성할 수 있습니다
어떻게 진행해요
1. 실행 환경과 준비물 확인
2. Colab과 Hub 접근 준비
3. 노트북 기본 셀 생성
4. 질문-SQL 데이터 구성
5. Qwen 모델에 LoRA 적용
6. 짧은 학습 루프 추가
7. 병합 모델 저장 준비
8. Gradio 데모 앱 추가
AI 튜터가 각 단계를 하나씩 안내해줄 거예요