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LoRA(Low-Rank Adaptation)는 완전히 새로운 모델 전체를 대신해 가벼운 ‘애드온(add-on)’만 트레이닝하고 저장함으로써 대규모 언어 모델을 개인화할 수 있게 해줍니다. 이를 통해 커스터마이징을 더 빠르고 저렴하게 하고, 배포도 더 쉽게 만들 수 있습니다. 고객 지원, 창의적 글쓰기, 특정 기술 분야에 특화하는 등 기본 모델에 새로운 능력을 부여하기 위해 LoRA를 트레이닝하거나 업로드할 수 있습니다. 이렇게 하면 전체 모델을 다시 트레이닝하거나 재배포하지 않고도 모델의 동작을 원하는 방향으로 조정할 수 있습니다.

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LoRA용으로 W&B Inference를 사용해야 하는 이유

  • 한 번 업로드하면 즉시 배포 — 서버를 관리할 필요가 없습니다.
  • 아티팩트 버저닝으로 어떤 버전이 현재 서비스 중인지 정확하게 추적할 수 있습니다.
  • 전체 모델 가중치 대신 작은 LoRA 파일만 교체해서 몇 초 만에 모델을 업데이트할 수 있습니다.

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워크플로우

  1. LoRA 가중치를 W&B 아티팩트로 업로드합니다
  2. API에서 아티팩트 URI를 모델 이름으로 사용합니다
  3. W&B가 추론 시 가중치를 동적으로 로드합니다
다음은 W&B Inference를 사용하여 사용자 정의 LoRA 모델을 호출하는 예시입니다: 
from openai import OpenAI

model_name = f"wandb-artifact:///{WB_TEAM}/{WB_PROJECT}/qwen_lora:latest"

client = OpenAI(
    base_url="https://api.inference.wandb.ai/v1",
    api_key=API_KEY,
    project=f"{WB_TEAM}/{WB_PROJECT}",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model=model_name,
    messages=[{"role": "user", "content": "Say 'Hello World!'"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)
LoRA를 생성하고 이를 아티팩트로서 W&B에 업로드하는 방법을 대화형으로 시연하는 시작하기 노트북을 확인하세요.

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사전 준비 사항

다음이 필요합니다:

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LoRA를 추가하고 사용하는 방법

두 가지 방법으로 LoRA를 W&B 계정에 추가하고 사용할 수 있습니다:
직접 만든 커스텀 LoRA 디렉토리를 W&B 아티팩트로 업로드하세요. 로컬 환경, 클라우드 제공업체, 파트너 서비스 등 다른 곳에서 LoRA를 트레이닝한 경우에 적합합니다.아래 Python 코드는 로컬에 저장된 LoRA 가중치를 버전 관리되는 아티팩트로 W&B에 업로드합니다. 필요한 메타데이터(베이스 모델과 스토리지 리전)를 포함한 lora 타입 아티팩트를 생성하고, 로컬 디렉토리의 LoRA 파일을 추가한 뒤, 이를 추론에 사용할 수 있도록 W&B 프로젝트에 로그합니다.
import wandb

run = wandb.init(entity=WB_TEAM, project=WB_PROJECT)

artifact = wandb.Artifact(
    "qwen_lora",
    type="lora",
    metadata={"wandb.base_model": "OpenPipe/Qwen3-14B-Instruct"},
    storage_region="coreweave-us",
)

artifact.add_dir("<path-to-lora-weights>")
run.log_artifact(artifact)

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주요 요구 사항

Inference에서 직접 만든 LoRA를 사용하려면:
  • LoRA는 Supported Base Models 섹션에 나열된 모델 중 하나를 사용해 트레이닝해야 합니다.
  • PEFT 포맷으로 저장되어 있고, W&B 계정에 lora 타입 아티팩트로 저장되어 있어야 합니다.
  • 지원되는 최대 rank는 16입니다.
  • LoRA는 낮은 레이턴시를 위해 storage_region="coreweave-us"에 저장되어야 합니다.
  • 업로드 시 트레이닝에 사용한 베이스 모델 이름(예: meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct)을 포함해야 합니다. 이렇게 해야 W&B가 올바른 모델로 로드할 수 있습니다.
LoRA가 아티팩트로 프로젝트에 추가되면, 다음과 같이 추론 호출에서 해당 아티팩트의 URI를 사용하세요: 
# 트레이닝이 완료되면 아티팩트를 직접 사용하세요
model_name = f"wandb-artifact:///{WB_TEAM}/{WB_PROJECT}/your_trained_lora:latest"

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지원되는 베이스 모델

현재 Inference는 다음 LLM을 지원하도록 구성되어 있습니다 (wandb.base_model에는 정확한 문자열을 사용해야 합니다). 더 많은 모델이 곧 추가될 예정입니다.
  • meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct
  • meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct
  • OpenPipe/Qwen3-14B-Instruct
  • Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507

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가격

Serverless LoRA Inference는 단순하면서도 비용 효율적입니다. 항상 켜져 있는 서버나 전용 GPU 인스턴스 비용이 아니라, 저장 공간과 실제로 실행한 추론 작업에 대해서만 비용을 지불합니다.
  • Storage - LoRA 가중치 저장 비용은, 자체 GPU 인프라를 유지하는 것과 비교하면 특히 저렴합니다.
  • Inference usage - LoRA 아티팩트를 사용하는 호출은 표준 모델 추론과 동일한 요율이 적용됩니다. 커스텀 LoRA를 제공하는 데 추가 요금은 없습니다.