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텔레그램 메시지로 개인 말투 DoRA 만들기

고급502026-05-30

텔레그램 대화 내보내기 파일을 개인 말투 학습용 대화쌍으로 전처리하고, PEFT DoRA 설정으로 모델을 학습한 뒤 블라인드 A/B/C 평가까지 이어지는 파이프라인을 만듭니다. 최종적으로 `dataset/` 전처리 스크립트, `train_dora.py`, 학습된 DoRA 어댑터 폴더, `evaluate_blind.html` 블라인드 평가 페이지를 생성합니다.

이 실습은 터미널에서 진행됩니다

이런 걸 배워요

  • 텔레그램 메시지 구조를 학습용 대화쌍으로 변환할 수 있습니다
  • PEFT의 DoRA 설정을 Qwen3-8B 학습 스크립트에 반영할 수 있습니다
  • 작은 모델로 파인튜닝 파이프라인을 먼저 검증할 수 있습니다
  • 블라인드 A/B/C 평가 페이지로 말투 유사도를 비교할 수 있습니다

어떻게 진행해요

1. 환경 검증
2. 샘플 대화 원본 만들기
3. 학습 데이터 전처리기 작성
4. 데이터셋 생성과 검증
5. DoRA 학습 코드 작성
6. 학습 패키지 설치
7. 스모크 학습 실행
8. 평가 후보 생성기 작성
9. 블라인드 평가 페이지 작성
10. 산출물 감사와 다음 개선점

AI 튜터가 각 단계를 하나씩 안내해줄 거예요