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# CLAUDE.md
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This file provides guidance to Claude Code (claude.ai/code) when working with code in this repository.
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## 작업 원칙 — 팀플레이
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**병렬 처리 가능한 작업은 항상 서브 에이전트로 분배한다.**
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- 복잡한 코드 작성 / 설계 판단 → `model: sonnet`
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- 빠른 탐색 · 조회 · 간단한 파일 작성 → `model: haiku`
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- 에이전트 완료 후 결과 회수; 필요 시 `resume` 으로 재호출
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- 예: 모델 구현(sonnet) + 데이터 스크립트(sonnet) + 설정 파일(haiku) 동시 실행
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## 프로젝트 목적
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소규모 LLM(Large Language Model) 실험 프로젝트.
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8× NVIDIA B200 GPU 환경에서 LLM **사전학습(pretraining)** 또는 **파인튜닝(fine-tuning)** 을 직접 구현하고 실험한다.
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## 하드웨어 환경
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| 항목 | 사양 |
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| GPU | 8× NVIDIA B200 (183 GB VRAM each, **~1.47 TB total**) |
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| RAM | 2.2 TB |
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| CUDA | 13.0 |
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| Storage (작업) | `/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/` → 3.5 TB, 여유 2.2 TB |
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| Storage (홈) | `/home/ghong` → 5 GB (소규모 코드만 저장) |
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**주의**: 체크포인트, 데이터셋 등 대용량 파일은 반드시 `/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/llm-bang/` 하위에 저장할 것. 홈 디렉토리(`/home/ghong`) 용량 초과 주의.
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## 사전 설치된 라이브러리
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torch 2.10.0a0+b4e4ee81d3.nv25.12 # NV 커스텀 빌드 (B200 최적화)
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flash_attn 2.7.4.post1+25.12 # FlashAttention-2 사용 가능
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datasets 4.4.1
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tokenizers 0.22.1
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huggingface_hub 1.2.3
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> **경고**: PyTorch는 NVIDIA 커스텀 빌드(`nv25.12`)가 설치됨. `pip install torch` 로 재설치하면 B200 최적화가 깨질 수 있음 — PyTorch 재설치 금지.
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## 추가 설치 필요 라이브러리
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```bash
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pip install transformers accelerate peft trl deepspeed bitsandbytes sentencepiece wandb
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## 권장 프로젝트 구조
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llm-bang/
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├── CLAUDE.md
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├── data/ # 학습 데이터 (원본 텍스트, 전처리 완료본)
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├── tokenizer/ # 토크나이저 학습·저장
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├── model/ # 모델 아키텍처 정의 (nn.Module)
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├── train/ # 학습 스크립트 (단일 GPU / DDP / FSDP)
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├── eval/ # 평가 스크립트 (perplexity, downstream task)
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├── configs/ # YAML/JSON 학습 설정 파일
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└── checkpoints/ # 모델 체크포인트 (대용량)
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## 멀티-GPU 학습 실행 패턴
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```bash
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# torchrun (DDP) — 8 GPU
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torchrun --nproc_per_node=8 train/pretrain.py --config configs/small_lm.yaml
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# 단일 GPU 테스트
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python train/pretrain.py --config configs/small_lm.yaml --device cuda:0
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# FSDP (모델 샤딩, 대형 모델)
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torchrun --nproc_per_node=8 train/pretrain.py --config configs/large_lm.yaml --strategy fsdp
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```
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## 모델 규모 가이드 (하드웨어 기준)
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| 모델 크기 | 추천 전략 | 최소 GPU 수 |
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|-----------|-----------|------------|
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| ~1B param | DDP, bf16 | 1 GPU |
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| ~7B param | DDP 또는 FSDP, bf16 | 2–4 GPU |
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| ~13B param | FSDP, bf16/fp8 | 4 GPU |
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| ~70B param | FSDP + ZeRO-3, bf16/fp8 | 8 GPU |
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B200은 FP8 네이티브 지원 → 학습 시 `torch.float8_e4m3fn` 활용 가능.
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## 참고 (이전 프로젝트)
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`/PROJECT/0325120031_A/ghong/taketimes/_deprecated/work/` — 2CRM 두께 실측값 예측(LightGBM, ClickHouse) 프로젝트.
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도메인 데이터(공장 센서, 코일 그레이드) 필요 시 참고.
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