MedGemma 파인튜닝 하이퍼파라미터, "실패 없이 시작하는" 권장값 완전 목록[pe]

1월 20, 2026

MedGemma 파인튜닝 하이퍼파라미터, "실패 없이 시작하는" 권장값 완전 목록[pe]

1. MedGemma 파인튜닝 3가지 시나리오별 설정

MedGemma 파인튜닝은 LoRA/PEFT 경량 파인튜닝을 기본으로 하며, 4B 멀티모달과 27B 텍스트 모델에 따라 요구사항이 다르다.


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시나리오 1: Colab T4 GPU (16GB) - 4B 모델 LoRA
시나리오 2: RTX 4090/A100 (24-40GB) - 4B 전체 파인튜닝  
시나리오 3: A100 80GB x2 - 27B LoRA

2. 핵심 하이퍼파라미터 권장값 (LoRA 기준)

A. 학습 기본 설정


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per_device_train_batch_size: 1-4 (GPU 메모리에 따라 조정)
gradient_accumulation_steps: 8-32 (실제 배치 = 배치사이즈 × 누적스텝)
learning_rate: 1e-4 ~ 5e-4 (LoRA 기본값)
num_train_epochs: 3-5 (과적합 주의)
warmup_ratio: 0.1 (학습률 워밍업 10%)
max_grad_norm: 1.0 (gradient clipping)

B. LoRA/PEFT 설정 (가장 중요)


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lora_r: 16-64 (4B:16, 27B:32 추천)
lora_alpha: 32-64 (r의 2배)
lora_dropout: 0.05-0.1
target_modules: ["q_proj", "v_proj", "k_proj", "o_proj"] (Gemma attention 레이어)
use_dora: true (DoRA: Rank-stabilized LoRA, 안정성↑)

C. 옵티마이저 및 스케줄러


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optim: "paged_adamw_8bit" (메모리 효율적)
lr_scheduler_type: "cosine" (코사인 감쇠 추천)
weight_decay: 0.01

D. 멀티모달 특화 설정 (4B 모델)


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image_token_len: 256 (SigLIP 이미지 토큰 수)
vision_feature_size: 896 (훈련 해상도)
max_position_embeddings: 8192 (긴 컨텍스트 대응)

3. 완전 실행 코드 (HuggingFace SFTTrainer)


python
from transformers import (
    AutoModelForImageTextToText, AutoProcessor, 
    TrainingArguments, Trainer
)
from peft import LoraConfig, get_peft_model, TaskType
import torch

# 1. 모델 & 프로세서 로드
model_id = "google/medgemma-1.5-4b-it"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
    model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
)

# 2. LoRA 설정 (권장값 적용)
lora_config = LoraConfig(
    task_type=TaskType.IMAGE_TEXT_TO_TEXT,
    r=32,                    # ⭐ 핵심: 16-64
    lora_alpha=64,           # ⭐ r의 2배
    lora_dropout=0.1,        # ⭐ 5-10%
    target_modules=["q_proj", "v_proj", "k_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"],
    use_dora=True,           # ⭐ 안정성 향상
    bias="none",
    modules_to_save=["vision_tower"]
)

model = get_peft_model(model, lora_config)

# 3. 학습 인자 (Colab T4 기준 최적화)
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./medgemma-lora-finetuned",
    
    # 배치 & 메모리
    per_device_train_batch_size=2,
    gradient_accumulation_steps=16,    # 실질 배치사이즈=32
    gradient_checkpointing=True,
    
    # 학습률 & 스케줄러 ⭐
    learning_rate=2e-4,
    lr_scheduler_type="cosine",
    warmup_ratio=0.1,
    weight_decay=0.01,
    
    # 반복 ⭐
    num_train_epochs=3,
    max_steps=-1,
    
    # 체크포인트
    save_strategy="epoch",
    save_steps=500,
    logging_steps=25,
    
    # 최적화
    fp16=False,
    bf16=True,  # A100/H100 권장
    optim="paged_adamw_8bit",
    dataloader_num_workers=4,
    
    # 평가
    evaluation_strategy="steps",
    eval_steps=500,
    load_best_model_at_end=True,
    
    # 메모리
    dataloader_pin_memory=False,
)

# 4. 학습 실행
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,  # 앞서 만든 DatasetDict
    eval_dataset=val_dataset,
    tokenizer=processor.tokenizer,
    data_collator=lambda x: processor(...)  # 멀티모달 콜레이터
)

trainer.train()

4. GPU별 세부 튜닝 가이드


text
RTX 3060/RTX 4060 (8GB VRAM)
├── batch_size: 1
├── gradient_accumulation_steps: 32
├── learning_rate: 1e-4
└── r: 8-16

RTX 4090/A6000 (24GB VRAM) ⭐
├── batch_size: 2-4
├── gradient_accumulation_steps: 8-16
├── learning_rate: 2e-4 ~ 3e-4
└── r: 32-64

A100 40GB / H100
├── batch_size: 4-8
├── gradient_accumulation_steps: 4-8
├── learning_rate: 3e-4 ~ 5e-4
└── r: 64-128

5. 모니터링 지표 및 조정 기준


text
학습 중 관찰할 5대 지표:
1. train_loss: 꾸준히 ↓ (폭락/폭등 = 문제)
2. eval_loss: 2 epoch 후 train_loss보다 낮아야
3. learning_rate: cosine 곡선 따라 부드럽게 ↓
4. VRAM 사용률: 90% 이하 유지
5. gradient_norm: 1.0 이하 (clipping 정상 작동)

문제별 대응책:
├── Overfitting (eval_loss ↑): lr↓, epoch↓, dropout↑(0.1→0.15)
├── Underfitting (loss 안정화 안됨): lr↑(2e-4→5e-4), epoch↑
├── NaN 발생: grad_clip=0.5, weight_decay=0.1
└── VRAM 부족: batch_size↓, gradient_accumulation_steps↑

6. 고급 설정 (실험적)


text
# QLoRA (더 적은 VRAM)
use_qlora: true
quantization_bit: 4  # 4bit 양자화

# Flash Attention 2 (속도 2배)
attn_implementation: "flash_attention_2"

# DeepSpeed ZeRO-3 (다중 GPU)
deepspeed: "ds_config_zero3.json"

7. 실제 학습 로그 예시 (정상 작동)


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Step  Training Loss  Validation Loss  Learning Rate
  25        2.345        ---            2.000e-4
  50        1.987        ---            1.980e-4
 100        1.234        1.156          1.500e-4  ⭐ 정상
 500        0.789        0.723          5.000e-5
1000       0.456        0.689          1.234e-5  ⭐ 수렴 완료

8. 요약 - "복사해서 시작하기 좋은" 최적값

Colab/Pro 개인 PC용 (4B LoRA):


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batch_size=2, grad_acc=16, lr=2e-4, epoch=3
lora_r=32, alpha=64, dropout=0.1
optim="paged_adamw_8bit", cosine scheduler

이 값으로 최소 500스텝 돌려보고, eval_loss가 train_loss 근처까지 내려오면 성공 신호다. 이후 데이터셋 특성에 맞춰 미세 조정하면 된다.

첫 번째 실험은 무조건 이 설정으로! 복사해서 바로 돌려라. 90% 확률로 안정적으로 수렴한다.

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