Fine-Tuning Phi-3 and Integrating It with Prompt Flow

이 가이드는 fine-tuning을 학습 명령어 하나가 아니라 전체 경로로 설명하게 만든 글이었습니다.

개발자에게 필요한 것은 train step만이 아니었습니다. Azure Machine Learning workspace를 준비하고, GPU quota를 요청하고, 프로젝트를 설정하고, 데이터셋을 준비하고, 모델을 학습하고, 배포한 뒤, Prompt Flow와 통합하는 흐름이 필요했습니다.

글을 쓰면서 저도 문제의 실제 모양을 더 선명하게 보게 됐습니다. Fine-tuning은 흔히 모델 작업으로 설명되지만, 실제로는 cloud workflow이고 deployment workflow이며 integration workflow입니다.

이 차이가 중요합니다. 각 단계는 서로 다른 이유로 실패할 수 있습니다. 좋은 튜토리얼은 가장 흥미로운 단계만 보여주는 것이 아니라, 독자가 전체 체인을 통과할 수 있게 도와야 합니다.

그래서 지금도 커스텀 모델 작업을 systems engineering으로 봅니다. 모델은 중요하지만, 모델을 실제로 쓸 수 있게 만드는 시스템의 한 조각일 뿐입니다.

원문 읽기:

Fine-Tune and Integrate Custom Phi-3 Models with Prompt Flow: Step-by-Step Guide