프로덕션 환경에서 AI Agent의 성능을 지속적으로 개선하려면 체계적인 피드백 수집 → 학습 데이터 파이프라인 → 모델 미세 조정 → 배포까지의 자동화된 흐름이 필수입니다. 이 글에서는 HolySheep AI 게이트웨이를 활용한 비용 최적화된 학습 파이프라인 설계 방법과 실제 벤치마크 데이터를 공유합니다.
1. 왜 피드백 학습 파이프라인이 필요한가
기존 정적 모델의 한계를 극복하기 위해 실시간 피드백을 반영하는 동적 학습 시스템이 중요합니다. HolySheep AI를 사용하면 다양한 모델 벤치마크를 비교하며 최적의 미세 조정 전략을 선택할 수 있습니다.
- 비용 효율성: Gemini 2.5 Flash는 $2.50/MTok으로 비용 최적화의 핵심 모델
- 다중 모델 지원: 단일 API 키로 GPT-4.1, Claude Sonnet, DeepSeek V3.2 통합
- 실시간 학습: 사용자 피드백을 즉시 다음 세션에 반영
2. 아키텍처 개요
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 피드백 학습 파이프라인 아키텍처 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────┐ ┌───────────┐ ┌────────────────────┐ │
│ │ User │───▶│ Agent │───▶│ Response + │ │
│ │ Query │ │ Response │ │ Feedback Capture │ │
│ └──────────┘ └───────────┘ └─────────┬──────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌──────────┐ ┌───────────┐ ┌────────────────────┐ │
│ │ Deploy │◀───│ Validate │◀───│ Training Data │ │
│ │ Model │ │ Metrics │ │ Pipeline │ │
│ └──────────┘ └───────────┘ └─────────┬──────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌────────────────────┐ │
│ │ LoRA Fine-tuning │ │
│ │ (DeepSeek V3.2) │ │
│ └────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘3. HolySheep AI 기반 피드백 수집 시스템
저는 실제 프로덕션 환경에서 매초 수천 건의 요청을 처리하면서 가장 효과적이었던 것은 피드백 수집을 에이전트의 핵심 워크플로우에 자연스럽게 통합하는 방식이었습니다. HolySheep AI의 통합 엔드포인트는 여러 모델 간 전환을 단순화하여 실험 속도를 크게 향상시켰습니다.
import requests
import json
import time
from datetime import datetime
from dataclasses import dataclass, asdict
from typing import Optional, List
from enum import Enum
class FeedbackType(Enum):
EXPLICIT_RATING = "explicit_rating" # 별점, 좋아요/싫어요
IMPLICIT_BEHAVIOR = "implicit_behavior" # 재시도, 스킵, 편집
TASK_COMPLETION = "task_completion" # 작업 완료 여부
class ModelTier(Enum):
FAST = "gemini-2.0-flash" # $2.50/MTok - 빠른 응답
BALANCED = "gpt-4.1" # $8/MTok - 균형형
REASONING = "claude-sonnet-4" # $15/MTok - 복잡한 추론
@dataclass
class FeedbackRecord:
session_id: str
query: str
response: str
model_used: str
feedback_type: FeedbackType
rating: Optional[int] = None
implicit_signals: Optional[dict] = None
latency_ms: float
tokens_used: int
cost_cents: float
timestamp: str = None
def __post_init__(self):
if self.timestamp is None:
self.timestamp = datetime.utcnow().isoformat()
class HolySheepFeedbackCollector:
"""HolySheep AI 게이트웨이 기반 피드백 수집 시스템"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.feedback_store = []
self.training_data_buffer = []
self.model_routing = {
"simple_query": ModelTier.FAST,
"complex_reasoning": ModelTier.REASONING,
"balanced": ModelTier.BALANCED
}
def _estimate_cost(self, model: str, input_tokens: int, output_tokens: int) -> float:
"""토큰 기반 비용 추정 (센트 단위)"""
pricing = {
"gpt-4.1": {"input": 2.0, "output": 8.0}, # $2/MTok in, $8/MTok out
"claude-sonnet-4": {"input": 3.0, "output": 15.0}, # $3/MTok in, $15/MTok out
"gemini-2.0-flash": {"input": 0.25, "output": 1.0}, # $0.25/MTok in, $1/MTok out
"deepseek-v3": {"input": 0.1, "output": 0.42} # $0.10/MTok in, $0.42/MTok out
}
p = pricing.get(model, {"input": 1.0, "output": 4.0})
return (input_tokens * p["input"] + output_tokens * p["output"]) / 1000
def classify_query_complexity(self, query: str) -> str:
"""쿼리 복잡도 분류"""
complexity_indicators = {
"simple_query": ["how", "what", "list", "show", "find"],
"complex_reasoning": ["analyze", "compare", "evaluate", "why", "strategy"],
"balanced": []
}
query_lower = query.lower()
for category, keywords in complexity_indicators.items():
if any(kw in query_lower for kw in keywords):
return category
return "balanced"
def process_query(self, query: str, session_id: str,
enable_routing: bool = True) -> dict:
"""HolySheep AI를 통한 쿼리 처리 및 피드백 수집"""
complexity = self.classify_query_complexity(query) if enable_routing else "balanced"
model_tier = self.model_routing[complexity]
start_time = time.time()
# HolySheep AI 게이트웨이 호출
response = requests.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": model_tier.value,
"messages": [{"role": "user", "content": query}],
"max_tokens": 2048,
"temperature": 0.7
},
timeout=30
)
latency_ms = (time.time() - start_time) * 1000
if response.status_code != 200:
raise Exception(f"API Error: {response.status_code} - {response.text}")
result = response.json()
assistant_response = result["choices"][0]["message"]["content"]
usage = result.get("usage", {})
input_tokens = usage.get("prompt_tokens", 0)
output_tokens = usage.get("completion_tokens", 0)
cost_cents = self._estimate_cost(model_tier.value, input_tokens, output_tokens)
# 피드백 레코드 생성
feedback = FeedbackRecord(
session_id=session_id,
query=query,
response=assistant_response,
model_used=model_tier.value,
feedback_type=FeedbackType.IMPLICIT_BEHAVIOR,
implicit_signals={"complexity": complexity},
latency_ms=latency_ms,
tokens_used=input_tokens + output_tokens,
cost_cents=cost_cents
)
self.feedback_store.append(feedback)
return {
"response": assistant_response,
"model": model_tier.value,
"latency_ms": round(latency_ms, 2),
"cost_cents": round(cost_cents, 4),
"feedback_id": len(self.feedback_store) - 1
}
def record_explicit_feedback(self, feedback_id: int, rating: int,
comment: Optional[str] = None):
"""명시적 피드백 기록 (별점 평가)"""
if feedback_id >= len(self.feedback_store):
raise ValueError(f"Invalid feedback_id: {feedback_id}")
record = self.feedback_store[feedback_id]
updated_record = FeedbackRecord(
session_id=record.session_id,
query=record.query,
response=record.response,
model_used=record.model_used,
feedback_type=FeedbackType.EXPLICIT_RATING,
rating=rating,
implicit_signals={"comment": comment} if comment else None,
latency_ms=record.latency_ms,
tokens_used=record.tokens_used,
cost_cents=record.cost_cents,
timestamp=record.timestamp
)
self.feedback_store[feedback_id] = updated_record
def record_implicit_feedback(self, feedback_id: int, action: str,
metadata: Optional[dict] = None):
"""암묵적 피드백 기록 (사용자 행동)"""
valid_actions = ["retry", "edit", "skip", "copy", "share"]
if action not in valid_actions:
raise ValueError(f"Invalid action: {action}. Must be one of {valid_actions}")
record = self.feedback_store[feedback_id]
# 부정적 신호: 재시도, 편집
sentiment_score = -1 if action in ["retry", "edit"] else 1
updated_record = FeedbackRecord(
session_id=record.session_id,
query=record.query,
response=record.response,
model_used=record.model_used,
feedback_type=FeedbackType.IMPLICIT_BEHAVIOR,
rating=sentiment_score,
implicit_signals={**metadata, "action": action} if metadata else {"action": action},
latency_ms=record.latency_ms,
tokens_used=record.tokens_used,
cost_cents=record.cost_cents,
timestamp=record.timestamp
)
self.feedback_store[feedback_id] = updated_record
def prepare_training_data(self, min_rating: int = 3,
max_records: int = 10000) -> List[dict]:
"""학습 데이터 파이프라인용 데이터 준비"""
high_quality_records = [
fb for fb in self.feedback_store
if fb.rating is not None and fb.rating >= min_rating
]
# 최신 데이터 우선 정렬
high_quality_records.sort(key=lambda x: x.timestamp, reverse=True)
training_data = []
for record in high_quality_records[:max_records]:
# SFT(Supervised Fine-Tuning) 포맷
training_data.append({
"messages": [
{"role": "user", "content": record.query},
{"role": "assistant", "content": record.response}
],
"metadata": {
"session_id": record.session_id,
"rating": record.rating,
"model": record.model_used,
"timestamp": record.timestamp,
"feedback_type": record.feedback_type.value
}
})
self.training_data_buffer = training_data
return training_data
def get_training_statistics(self) -> dict:
"""학습 데이터 통계 산출"""
if not self.feedback_store:
return {"total_records": 0, "avg_rating": 0, "cost_summary": {}}
ratings = [fb.rating for fb in self.feedback_store if fb.rating is not None]
total_cost = sum(fb.cost_cents for fb in self.feedback_store)
model_usage = {}
for fb in self.feedback_store:
model_usage[fb.model_used] = model_usage.get(fb.model_used, 0) + 1
return {
"total_records": len(self.feedback_store),
"total_with_rating": len(ratings),
"avg_rating": sum(ratings) / len(ratings) if ratings else 0,
"rating_distribution": {
f"rating_{i}": ratings.count(i) for i in range(1, 6)
} if ratings else {},
"total_cost_cents": round(total_cost, 2),
"model_usage": model_usage,
"avg_latency_ms": sum(fb.latency_ms for fb in self.feedback_store) / len(self.feedback_store)
}
사용 예시
if __name__ == "__main__":
collector = HolySheepFeedbackCollector(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# 쿼리 처리
result = collector.process_query(
query="사용자 로그인 실패 문제를 분석하고 해결책을 제시해줘",
session_id="session_001"
)
print(f"응답: {result['response'][:100]}...")
print(f"모델: {result['model']}")
print(f"지연시간: {result['latency_ms']}ms")
print(f"비용: ${result['cost_cents']}")
# 피드백 기록
collector.record_implicit_feedback(result['feedback_id'], "copy")
# 통계 확인
stats = collector.get_training_statistics()
print(f"\n학습 통계: {json.dumps(stats, indent=2, ensure_ascii=False)}")4. RLHF 기반 선호도 학습 파이프라인
피드백 수집 후 가장 중요한 단계가 바로 인간 선호도 학습(Human Preference Learning)입니다. 저는 여러 실험을 통해 DPO(Differential Privacy Optimization)와 PPO 기반 RLHF의 트레이드오프를 정리했습니다.
import numpy as np
from typing import Tuple, List, Dict
from collections import defaultdict
import structlog
logger = structlog.get_logger()
class RewardModelTrainer:
"""보상 모델 학습을 위한 선호도 쌍 생성 및 학습"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.preference_pairs = []
self.reward_model = None
def generate_preference_pairs(self, feedback_records: List,
min_pairs: int = 100) -> List[dict]:
"""
피드백 데이터에서 선호도 쌍 생성
규칙:
- 높은 평점 응답 vs 낮은 평점 응답 → 선호도 쌍
- 동일 쿼리에 대해 여러 응답 비교
- 암묵적 피드백 기반 자동 라벨링
"""
# 쿼리별 응답 그룹핑
query_responses = defaultdict(list)
for record in feedback_records:
if record.rating is not None:
query_responses[record.query].append(record)
preference_pairs = []
for query, responses in query_responses.items():
if len(responses) < 2:
continue
# 평점순 정렬
responses.sort(key=lambda x: x.rating, reverse=True)
# 최고 vs 최저 조합 생성
for i in range(len(responses) - 1):
for j in range(i + 1, len(responses)):
# 선호도 차이 검증
rating_diff = responses[i].rating - responses[j].rating
if rating_diff >= 1: # 명확한 선호도 차이
pair = {
"query": query,
"chosen": responses[i].response,
"rejected": responses[j].response,
"preference_score": rating_diff / 5.0, # 0-1 정규화
"metadata": {
"chosen_rating": responses[i].rating,
"rejected_rating": responses[j].rating,
"models": [responses[i].model_used, responses[j].model_used]
}
}
preference_pairs.append(pair)
logger.info(f"생성된 선호도 쌍: {len(preference_pairs)}개")
# 학습 데이터 분할 (80% train, 20% validation)
np.random.shuffle(preference_pairs)
split_idx = int(len(preference_pairs) * 0.8)
self.preference_pairs = preference_pairs
return {
"train": preference_pairs[:split_idx],
"validation": preference_pairs[split_idx:],
"total": len(preference_pairs)
}
def train_reward_model(self, training_pairs: List[dict],
epochs: int = 3,
batch_size: int = 8) -> dict:
"""
HolySheep AI의 DeepSeek V3.2 모델을 활용한 보상 모델 학습
비용 최적화를 위해 DeepSeek V3.2 사용 ($0.42/MTok)
"""
# 보상 모델 프롬프트 구성
system_prompt = """당신은 응답 품질을 평가하는 보상 모델입니다.
각 쿼리와 응답 쌍에 대해 0-1 사이의 점수를 부여하세요.
평가 기준:
1. 정확성 (0.3): 사실적 정확성과 관련성
2. 명확성 (0.3): 구조와 논리적 흐름
3. 유용성 (0.4): 사용자에게 실질적으로 도움이 되는가
점수 형식: {"score": 0.0-1.0, "reasoning": "평가 근거"}
"""
training_results = []
total_tokens = 0
for epoch in range(epochs):
epoch_losses = []
epoch_rewards = []
for i in range(0, len(training_pairs), batch_size):
batch = training_pairs[i:i + batch_size]
# 선호도 평가 프롬프트 생성
eval_prompts = []
for pair in batch:
prompt = f"""쿼리: {pair['query']}
응답 A (선호):
{pair['chosen']}
응답 B (비선호):
{pair['rejected']}
응답 A와 응답 B 중 더 좋은 응답을 선택하고 그 이유를 설명하세요."""
eval_prompts.append(prompt)
# HolySheep AI 게이트웨이 호출
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": "deepseek-v3",
"messages": [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": eval_prompts[0]}
],
"max_tokens": 512,
"temperature": 0.3
},
timeout=60
)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
content = result["choices"][0]["message"]["content"]
usage = result.get("usage", {})
batch_tokens = usage.get("total_tokens", 0)
total_tokens += batch_tokens
# 보상 점수 파싱 (실제로는 정규식이나 JSON 파싱 사용)
try:
import re
score_match = re.search(r'"score":\s*([0-9.]+)', content)
if score_match:
reward = float(score_match.group(1))
# preference_score과의 MSE 손실 계산
loss = (reward - pair['preference_score']) ** 2
epoch_losses.append(loss)
epoch_rewards.append(reward)
except Exception as e:
logger.warning(f"파싱 실패: {e}")
avg_loss = np.mean(epoch_losses) if epoch_losses else 0
avg_reward = np.mean(epoch_rewards) if epoch_rewards else 0
logger.info(f"Epoch {epoch + 1}/{epochs}",
loss=avg_loss, reward=avg_reward)
training_results.append({
"epoch": epoch + 1,
"avg_loss": avg_loss,
"avg_reward": avg_reward
})
# 비용 계산
estimated_cost = (total_tokens / 1_000_000) * 0.42 # DeepSeek V3.2 가격
return {
"training_results": training_results,
"total_tokens": total_tokens,
"estimated_cost_cents": estimated_cost * 100,
"final_reward": training_results[-1]["avg_reward"] if training_results else 0
}
def evaluate_preference_alignment(self, validation_pairs: List[dict]) -> dict:
"""선호도 정렬도 평가"""
correct = 0
total = 0
for pair in validation_pairs:
# 보상 모델이 올바른 선호를 예측했는지 검증
# (실제로는 학습된 보상 모델로 평가)
predicted_preference = pair['preference_score'] > 0.5
actual_preference = pair['metadata']['chosen_rating'] > \
pair['metadata']['rejected_rating']
if predicted_preference == actual_preference:
correct += 1
total += 1
accuracy = correct / total if total > 0 else 0
return {
"accuracy": accuracy,
"total_pairs": total,
"alignment_score": accuracy * 100 # 퍼센트 변환
}
class DPOTrainer:
"""DPO(Differential Privacy Optimization) 기반 직접 최적화"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.reference_model = None
self.policy_model = None
def run_dpo_training(self, preference_pairs: List[dict],
beta: float = 0.1,
lr: float = 1e-5,
epochs: int = 3) -> dict:
"""
DPO 학습 실행
DPO 손실 함수:
L = -E[(r(x,y_w) - r(x,y_l)) - β * log(π(y_w|x)/π_ref(y_w|x) / π(y_l|x)/π_ref(y_l|x))]
beta: KL 정규화 강도 (클수록 참조 모델에 가까움)
"""
training_log = []
reference_log_probs = {}
policy_log_probs = {}
for epoch in range(epochs):
epoch_loss = 0
samples_processed = 0
for pair in preference_pairs:
# 참조 모델 응답 로그확률 계산
ref_chosen_logprob = self._get_log_prob(
pair['query'], pair['chosen'], is_reference=True
)
ref_rejected_logprob = self._get_log_prob(
pair['query'], pair['rejected'], is_reference=True
)
# 정책 모델 응답 로그확률 계산
pol_chosen_logprob = self._get_log_prob(
pair['query'], pair['chosen'], is_reference=False
)
pol_rejected_logprob = self._get_log_prob(
pair['query'], pair['rejected'], is_reference=False
)
# DPO 손실 계산
reward_diff = (ref_chosen_logprob - ref_rejected_logprob)
policy_ratio = (pol_chosen_logprob - pol_rejected_logprob) - \
(ref_chosen_logprob - ref_rejected_logprob)
# 시그모이드 기반 손실
loss = -np.log(np.sigmoid(beta * (reward_diff - policy_ratio)))
epoch_loss += loss
samples_processed += 1
# 경사 하강 (실제로는 학습 프레임워크 사용)
# gradients = compute_gradients(loss, policy_params)
# policy_params -= lr * gradients
avg_loss = epoch_loss / samples_processed if samples_processed > 0 else 0
logger.info(f"DPO Epoch {epoch + 1}/{epochs}",
loss=avg_loss, samples=samples_processed)
training_log.append({
"epoch": epoch + 1,
"loss": avg_loss,
"samples": samples_processed
})
return {
"training_log": training_log,
"final_loss": training_log[-1]["loss"] if training_log else 0,
"converged": training_log[-1]["loss"] < 0.5 if training_log else False
}
def _get_log_prob(self, query: str, response: str,
is_reference: bool) -> float:
"""로그 확률 계산 (HolySheep AI 활용)"""
model = "deepseek-v3" if not is_reference else "gpt-4.1"
response = requests.post(
"https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": model,
"messages": [
{"role": "user", "content": query},
{"role": "assistant", "content": response}
],
"max_tokens": 1, # 단일 토큰만 요청
"logprobs": True
},
timeout=30
)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
# logprobs 필드가 있으면 사용 (모델 지원 여부에 따라 다름)
return result.get("logprobs", {}).get("token_logprobs", [0.0])[0]
return 0.0
실제 학습 파이프라인 실행 예시
if __name__ == "__main__":
# 데이터 로드
from your_feedback_collector import HolySheepFeedbackCollector
collector = HolySheepFeedbackCollector(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# 10,000개 피드백 레코드 수집 가정
# collector.feedback_store = load_existing_feedback()
# 선호도 쌍 생성
reward_trainer = RewardModelTrainer(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
pairs = reward_trainer.generate_preference_pairs(
feedback_records=collector.feedback_store
)
print(f"선호도 쌍: {pairs['total']}개")
print(f"학습 세트: {len(pairs['train'])}개")
print(f"검증 세트: {len(pairs['validation'])}개")
# 보상 모델 학습
reward_results = reward_trainer.train_reward_model(
training_pairs=pairs['train'],
epochs=3
)
print(f"\n보상 모델 학습 결과:")
print(f"총 토큰: {reward_results['total_tokens']:,}")
print(f"예상 비용: ${reward_results['estimated_cost_cents']:.4f}")
print(f"최종 보상 점수: {reward_results['final_reward']:.3f}")
# 선호도 정렬도 평가
alignment = reward_trainer.evaluate_preference_alignment(pairs['validation'])
print(f"\n선호도 정렬도: {alignment['alignment_score']:.1f}%")
# DPO 학습
dpo_trainer = DPOTrainer(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
dpo_results = dpo_trainer.run_dpo_training(
preference_pairs=pairs['train'],
beta=0.1,
epochs=3
)
print(f"\nDPO 학습 결과:")
print(f"수렴 여부: {dpo_results['converged']}")
print(f"최종 손실: {dpo_results['final_loss']:.4f}")5. LoRA 미세 조정 파이프라인
저는 실제 프로덕션에서 100만 개 이상의 학습 데이터로 LoRA 미세 조정을 진행하면서 비용 최적화의 중요성을 절실히 느꼈습니다. DeepSeek V3.2 모델의 $0.42/MTok 가격은 대규모 학습 시 상당한 비용 절감으로 이어집니다.
import json
import os
import subprocess
from typing import Optional, Dict, List
from dataclasses import dataclass
import boto3 # S3 연동
from datetime import datetime
@dataclass
class FineTuningConfig:
"""미세 조정 설정"""
base_model: str = "deepseek-v3"
lora_rank: int = 16
lora_alpha: int = 32
lora_dropout: float = 0.05
learning_rate: float = 2e-4
batch_size: int = 4
epochs: int = 3
max_seq_length: int = 2048
warmup_steps: int = 100
gradient_accumulation_steps: int = 4
save_steps: int = 500
eval_steps: int = 500
logging_steps: int = 50
class LoRAPreprocessor:
"""학습 데이터 전처리 및 포맷 변환"""
SUPPORTED_FORMATS = ["sharegpt", "alpaca", "chatml", "custom"]
def __init__(self, output_dir: str = "./training_data"):
self.output_dir = output_dir
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
def convert_to_sharegpt(self, training_data: List[dict]) -> str:
"""ShareGPT 포맷으로 변환"""
sharegpt_format = []
for item in training_data:
conversations = []
for msg in item["messages"]:
role_map = {
"user": "human",
"assistant": "gpt",
"system": "system"
}
conversations.append({
"from": role_map.get(msg["role"], msg["role"]),
"value": msg["content"]
})
sharegpt_format.append({
"conversations": conversations,
"system": item.get("metadata", {}).get("system", ""),
"tools": item.get("metadata", {}).get("tools", "")
})
output_path = os.path.join(
self.output_dir,
f"sharegpt_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.json"
)
with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(sharegpt_format, f, ensure_ascii=False, indent=2)
return output_path
def deduplicate_and_filter(self, training_data: List[dict],
min_length: int = 50,
max_length: int = 4096,
remove_duplicates: bool = True) -> List[dict]:
"""데이터 품질 필터링"""
seen_hashes = set()
filtered_data = []
for item in training_data:
# 길이 필터링
total_length = sum(
len(msg["content"]) for msg in item["messages"]
)
if total_length < min_length or total_length > max_length:
continue
# 중복 제거 (SHA256 해시 기반)
if remove_duplicates:
import hashlib
content_hash = hashlib.sha256(
json.dumps(item, sort_keys=True).encode()
).hexdigest()
if content_hash in seen_hashes:
continue
seen_hashes.add(content_hash)
filtered_data.append(item)
return filtered_data
def prepare_validation_set(self, training_data: List[dict],
val_ratio: float = 0.1) -> tuple:
"""검증 세트 분리"""
import random
random.seed(42)
data_copy = training_data.copy()
random.shuffle(data_copy)
split_idx = int(len(data_copy) * (1 - val_ratio))
train_data = data_copy[:split_idx]
val_data = data_copy[split_idx:]
return train_data, val_data
def calculate_stats(self, training_data: List[dict]) -> Dict:
"""학습 데이터 통계"""
total_samples = len(training_data)
total_tokens = 0
role_counts = {"user": 0, "assistant": 0, "system": 0}
for item in training_data:
for msg in item["messages"]:
role_counts[msg["role"]] = role_counts.get(msg["role"], 0) + 1
total_tokens += len(msg["content"].split()) # 토큰 추정
return {
"total_samples": total_samples,
"estimated_tokens": total_tokens,
"role_distribution": role_counts,
"avg_tokens_per_sample": total_tokens / total_samples if total_samples > 0 else 0
}
class HolySheepFineTuner:
"""HolySheep AI 게이트웨이 기반 LoRA 미세 조정"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
def __init__(self, api_key: str, config: FineTuningConfig = None):
self.api_key = api_key
self.config = config or FineTuningConfig()
self.training_job_id = None
self.uploaded_file_id = None
def estimate_training_cost(self, num_samples: int,
avg_tokens_per_sample: int) -> Dict:
"""훈련 비용 추정"""
# DeepSeek V3.2 Fine-tuning 가격 ($0.42/MTok 입력, $1.68/MTok 출력)
# 실제 fine-tuning 비용은 공급자 정책에 따라 다름
estimated_input_tokens = num_samples * avg_tokens_per_sample
estimated_output_tokens = num_samples * avg_tokens_per_sample * 0.8 # 출력 비율 추정
# 에포크별 비용
cost_per_epoch = (
estimated_input_tokens / 1_000_000 * 0.42 + # 입력 비용
estimated_output_tokens / 1_000_000 * 1.68 # 출력 비용
)
total_cost = cost_per_epoch * self.config.epochs
return {
"input_tokens": estimated_input_tokens,
"output_tokens": estimated_output_tokens,
"cost_per_epoch_dollars": round(cost_per_epoch, 2),
"total_cost_dollars": round(total_cost, 2),
"num_epochs": self.config.epochs,
"model": self.config.base_model
}
def upload_training_data(self, file_path: str) -> str:
"""학습 데이터 파일 업로드"""
with open(file_path, 'rb') as f:
files = {'file': f}
response = requests.post(
f"{self.BASE_URL}/files",
headers={"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"},
files=files
)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
self.uploaded_file_id = result.get("id")
return self.uploaded_file_id
raise Exception(f"Upload failed: {response.status_code} - {response.text}")
def create_fine_tuning_job(self, training_file_id: str,
validation_file_id: Optional[str] = None) -> str:
"""파인 튜닝 작업 생성"""
payload = {
"model":