[딥 러닝 파이토치 교과서] 파이토치 기초부터 RAG, LLM 파인튜닝까지

들어가며

파이토치는 PyTorch 기초 시리즈를 쓰면서 텐서 조작과 학습 루프까지 정리했습니다. 그런데 거기서 더 나가지 못했습니다. 예제를 따라 치면 숫자는 나오는데, 이 코드로 무엇을 만들 수 있는지는 설명하지 못하는 상태였습니다.

파이토치 자료는 공식 튜토리얼과 블로그 글로 흩어져 있습니다. 문법은 금방 익히지만 그다음에 무엇을 어떤 순서로 만들어야 하는지가 잘 안 보입니다. 특히 LLM 쪽으로 넘어가려 하면 자료의 수준이 갑자기 뛰어서 중간 단계가 비어 있습니다.

그래서 그다음 단계를 한 자료로 이어서 보고 싶어서 이 책을 골랐습니다. 이 책은 텐서 조작에서 파인튜닝까지를 한 줄기로 잇습니다. 온라인으로 전부 공개되어 있어서 부담 없이 시작할 수 있었습니다.

해당 책의 온라인 버전은 wikidocs에서 볼 수 있습니다.

책 정보

항목	내용
제목	딥 러닝 파이토치 교과서 - 입문부터 RAG, LLM 파인튜닝까지
저자	브라이스 유
온라인	wikidocs 온라인 도서, 상시 개정
전자책	yes24 전자책, 2025년 11월 23일
읽은 기간	YYYY-MM-DD ~ YYYY-MM-DD
별점	★★★★☆ (TODO)

책 구성

파이토치 기초(텐서 조작, autograd)에서 시작해 선형 회귀와 로지스틱 회귀를 파이토치로 구현하며 학습 루프를 익히고, 신경망, CNN, 자연어 처리와 Transformer를 지나 Hugging Face Transformers 기반의 LLM 파인튜닝과 RAG까지 갑니다. 입문서 한 권이 GPU 클라우드 사용법까지 다루는 범위입니다.

무료로 공개된 구간이 넓고, 후반부 일부는 유료 전자책 전용입니다.

좋았던 점

• 온라인으로 바로 읽을 수 있고 코드가 공개되어 있습니다. 입문 단계에서 책 선택을 고민하는 비용 자체를 없애주는 자료입니다
• 종이책이 따라올 수 없는 갱신 속도가 실질적인 강점입니다. LLM 파인튜닝과 RAG처럼 최근 주제가 계속 들어오고, 상시 개정 중입니다
• 챕터가 짧고 코드 중심입니다. 개념 설명 뒤에 바로 실행 가능한 코드와 출력이 붙는 구성이라, 하루에 한두 챕터씩 따라가는 학습 리듬을 만들기 좋습니다
• 추상화를 걷어냈다가 다시 씌웁니다. 선형 회귀를 텐서와 autograd로 바닥부터 구현시킨 뒤에 nn.Module로 다시 구현하는 진행이라, 프레임워크가 무엇을 대신해주는지가 분명해집니다

아쉬운 점

• 범위가 넓은 만큼 각 주제의 깊이는 얕습니다. backprop의 원리나 최적화 이론을 제대로 이해하려면 별도의 책이 필요하고, 이 책은 그 부분을 코드 사용법으로 지나갑니다
• 후반부 일부는 유료 전자책 전용입니다. 무료 구간만으로도 중급까지는 가지만, 제목에 있는 “RAG, LLM 파인튜닝까지”를 전부 보려면 구매가 필요합니다
• 상시 개정되는 온라인 문서라 판 구분이 없습니다. 읽는 시점에 따라 목차와 내용이 달라서, 특정 챕터를 인용하거나 스터디 진도를 맞출 때 기준이 흔들립니다

총평

★★★★☆ (TODO)

누구에게 권하나

파이토치 문법을 익힌 뒤 “이걸로 무엇을 어떻게 만드는가”로 넘어가는 사람에게 맞습니다. 이 블로그의 PyTorch 기초 시리즈가 다루는 범위 다음을 정확히 이어받아서, NLP와 LLM 방향의 다음 단계로 쓰기 좋습니다. 딥러닝 개념 자체가 처음이라면 딥러닝 기초 시리즈 수준의 이론을 먼저 잡고 오는 편이 낫습니다.

반대로 원리를 깊게 파는 것이 목적이면 이 책은 주 교재가 아닙니다. 프레임워크 없이 바닥부터 구현하는 책이나 이론서를 주 교재로 두고, 이 책은 파이토치로 옮겨 적는 실습 레퍼런스로 쓰는 조합을 권합니다.