LLM 개발 공부 순서, 트랜스포머에서 sLLM 서빙·RAG·에이전트까지 8단계

초급 · 8차시 · 총 2시간 53분 · 51,480원 · 온라인 동영상(7차시 Colab 실습)

LoRA, 양자화, KV 캐시, 벡터 DB. LLM 개발 자료를 열면 용어가 한꺼번에 쏟아져 무엇부터 봐야 할지 길을 잃기 쉽습니다. 이 과정은 그 용어들을 「모델 이해 → 학습 → 경량화·서빙 → 애플리케이션」 순서로 한 줄에 세워 줍니다.

단어만 알던 상태에서, 우리 서비스에 필요한 기술이 지도 어디쯤인지 설명할 수 있는 상태가 됩니다.

🎯 이런 분께 추천합니다

• LLM 애플리케이션 개발에 관심 있는 현업 개발자
• LLM 프로젝트 도입을 검토 중인 기획자·PM·기술 리더
• 내 업무에 LLM 기술을 응용해 보고 싶은 직장인

✨ 이 과정으로 얻는 3가지

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📋 상세 안내

난이도	초급, 기본적인 프로그래밍 이해가 있으면 수월
수강 기간	결제 후 과정 페이지에 표기된 기간 동안 PC·모바일 반복 수강
강사	허정준 — 생성형 AI 엔지니어, 『LLM을 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발』 저자
준비물	PC, 7차시 OpenAI API 키·파인콘 API 키(설정은 강의에서 함께)

🧭 8단계 공부 순서

1~6차시와 8차시는 개념 설명 중심이고, 7차시만 구글 Colab 노트북에서 파이썬 코드로 실습합니다.

차시	단계
1	LLM 지도 — 언어 모델에서 채팅 모델까지
2	트랜스포머 아키텍처, 지도 미세 조정·RLHF·DPO
3	효율적인 GPU 활용과 sLLM 학습(LoRA·QLoRA)
4	모델 경량화(양자화·KV 캐시·페이지어텐션)와 서빙
5~6	임베딩 모델, RAG 구현과 개선
7	멀티 모달 생성·벡터 DB 실습
8	멀티 모달 LLM과 에이전트

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🚀 신청 방법

1. 처음 배우는 생성형AI 프로그램개발(LLM) 과정 페이지에서 차시 구성 확인
2. 결제 후 1차시부터 순서대로 수강
3. 7차시 전에 OpenAI·파인콘 계정을 준비해 실습 진행

세 시간이 안 되는 분량으로 다음에 깊이 팔 주제를 스스로 고를 수 있게 됩니다. LLM 개발의 전체 지도부터 잡으세요.

문의는 과정 페이지의 자주 묻는 질문과 사이트 1:1 문의를 이용해 주세요.