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library_name: transformers |
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tags: |
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- moe |
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base_model: |
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- KORMo-Team/KORMo-10B-sft |
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license: apache-2.0 |
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# KORMo-MoE (2-Experts) |
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본 모델은 **KORMo-Team/KORMo-10B-sft**를 기반으로, |
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두 개의 Expert를 갖는 **Mixture of Experts (MoE)** 구조로 확장한 버전입니다. |
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## 개요 |
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이 모델은 다음 두 개의 한국어 데이터셋을 활용하여 **QLoRA 기반 미세조정(fine-tuning)**을 수행한 후, |
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**2-Expert MoE 모델**로 변환한 실험용 연구 모델입니다. |
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* **사용 데이터셋** |
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* [jaeyong2/Code-Qwen3-14B-Ko](https://huggingface.co/jaeyong2/Code-Qwen3-14B-Ko) |
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* [LGAI-EXAONE/Ko-LongRAG](https://huggingface.co/LGAI-EXAONE/Ko-LongRAG) |
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* **베이스 모델** |
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* [KORMo-Team/KORMo-10B-sft](https://huggingface.co/KORMo-Team/KORMo-10B-sft) |
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## 학습 구성 |
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* **미세조정 방식:** QLoRA |
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* **Expert 수:** 2 |
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* **MoE 변환 도구:** mergekit |
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* **베이스 모델:** KORMo-10B-sft |
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## vLLM 호환성 |
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본 모델을 vLLM에서 실행하기 위해서는 별도의 패치 적용이 필요합니다. |
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다음 스크립트를 사용하여 설치를 진행할 수 있습니다. |
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* vllm==0.10.0 |
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* [install_vllm_support.sh](https://huggingface.co/dev7halo/KORMo-10B-sft-moe/blob/main/install_vllm_support.sh) |
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## 참고 및 감사 |
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본 연구는 **KORMo-Team**에서 공개한 오픈소스 모델인 |
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[KORMo-10B-sft](https://huggingface.co/KORMo-Team/KORMo-10B-sft)를 기반으로 수행되었습니다. |
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모델을 공개해주신 KORMo-Team에 감사의 뜻을 전합니다. |
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