사용자는 LoRA 학습 후 파라미터 조정 과정을 반복하는 데 어려움을 느껴 Bracket이라는 오픈 소스 하이퍼파라미터 검색 도구를 개발했습니다.
Bracket은 데이터셋과 모델을 지정하고 예산을 설정하면 Optuna TPE를 사용하여 짧은 트레이닝을 병렬로 실행하며, 트레이닝 손실 추이와 VLM을 활용한 이미지 품질 평가를 통해 결과를 점수화합니다.
결과 보고서에는 Welch’s t-test를 활용한 통계적 신뢰도를 포함하여 어떤 설정이 가장 우수한지 판단할 수 있도록 돕습니다.
SDXL, Z-Image, Flux 등 다양한 모델과 LoRA, 전체 FT를 지원하며, GPU 환경에 맞춰 검색 공간을 조정하고, 초기 단계에 유용한 설정값을 제공합니다.