Hugging Face 스택

~18 min · transformers, trl, peft, datasets, accelerate

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다섯 라이브러리, 하나의 파이프라인

오픈소스 파인튜닝 생태계는 깔끔한 파이프라인 하나로 합쳐지는 다섯 Hugging Face 라이브러리 중심.

라이브러리	용도	2025~2026 버전
transformers	모델 로딩, 토큰화, 추론.	4.x
datasets	데이터 로딩, 처리, 포맷팅.	3.x
peft	LoRA, QLoRA, DoRA, 기타 PEFT 메서드.	0.17+
trl	학습 루프(SFTTrainer, DPOTrainer, GRPOTrainer).	1.0
accelerate	멀티 GPU, 분산 학습.	1.x

TRL v1.0(2026년 3월)이 SFTTrainer, DPOTrainer, GRPOTrainer 등을 안정적 API로 통합. 핵심 변경: TrainingArguments랑 SFTConfig가 통합됨 — SFTConfig가 이제 TrainingArguments를 확장하면서 모든 SFT 특화 파라미터를 한 자리에.

Code

Install the full stack·bash

# Install everything
pip install torch transformers datasets peft trl accelerate bitsandbytes

# Optional: Weights & Biases experiment tracking
pip install wandb

# Verify versions
python -c "import transformers, peft, trl; print(transformers.__version__, peft.__version__, trl.__version__)"

External links

Exercise

새 Python 환경(venv 또는 conda) 셋업하고 다섯 라이브러리 다 설치. 각각 에러 없이 import되고 버전 출력하는지 검증. 그 정확한 버전들을 requirements.txt에 고정. 이게 모든 파인튜닝 프로젝트의 재현 가능 베이스.

Progress

Progress is local-only — sign in to sync across devices.

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