AI Model Optimization Study

🔭 About

• 스터디 장소: 대면 (구글 스타트업 캠퍼스, HSpace, 서울 각지 창업센터 등)
• 스터디 시간: 협의 후 결정 (주 1회, 1-2시간)
• 스터디 목적: AI 모델 성능 최적화 및 서빙 학습
• 스터디 자료: HuggingFace Performance Documentation
• GPU 환경: Google Cloud (T4 1장/2장, L4 1장)

👥 Members

권지수	김강민	손관우	송여경	심재혁	이상윤(스터디장)

📚 Curriculum

주차	내용	주제
1주차	GPU 서버 환경 설정 (1)	Google Cloud 환경 구축
2주차	GPU 서버 환경 설정 (2)	환경 설정 마무리 및 주의사항
3주차	단일 GPU 학습 (1)	HuggingFace Transformers 최적화
4주차	단일 GPU 학습 (2)	심화 학습 및 실습
5주차	단일 GPU 추론 (1)	추론 성능 최적화
6주차	단일 GPU 추론 (2)	심화 학습 및 실습
7주차	실전 모델 실습	학습한 내용 종합 적용

✏️ How to Study

1. 기본 학습 (주 1시간)

   • 공식 문서 학습
   • 코드 실행 및 결과 공유

2. 심화 학습 (주 3시간)

   • 개인 실험 및 분석
   • HuggingFace & Wandb 활용
   • 트러블 슈팅 기록

3. 대면 스터디

   • 학습 내용 공유 (30분-1시간)
   • 다중 GPU 실습 (30분-1시간)
   • 팀 식사 필수

📋 Prerequisites

• Google Cloud/AWS/HuggingFace/GitHub/DockerHub/Wandb 계정
• Python 기본 지식
• AI 모델 기초 이해
• 높은 참여도와 열정

📑 Reference

• ComputeEngineGPU-Terraform
• HuggingFace Documentation