docs: README에 GitHub 코드 리포지토리 링크 추가
Browse files- 상단 인트로에 github.com/DeepMav/on-device-translation 링크
- 학습 정보 섹션에 train_kanana.py / run_pipeline_kanana.sh / COMPARISON_REPORT.md 직접 링크
README.md
CHANGED
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@@ -40,6 +40,7 @@ model-index:
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> **Kanana 1.5 2.1B base** (카카오)를 **AI Hub 한-영 병렬 말뭉치 (#126)** 로 QLoRA 파인튜닝한 **한↔영 번역 어댑터**입니다.
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자매 모델: [`harveykim/gemma-3-1b-aihub-ko-en-lora`](https://huggingface.co/harveykim/gemma-3-1b-aihub-ko-en-lora) — 동일 데이터·동일 평가 프로토콜로 학습된 Gemma 3 1B 버전.
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@@ -170,6 +171,10 @@ model, tok = FastModel.from_pretrained(
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| Eval loss | 1.413 → 1.299 (15회 평가, 단조 감소, 과적합 없음) |
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> Gemma 모델 대비 LR을 7e-5로 보수적으로 설정한 이유: Kanana 2.1B base는 **instruct-tuned가 아닌 raw base** 모델이라, 강한 LR이 사전학습된 한국어 표현 능력을 손상시킬 위험이 더 큽니다.
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> **Kanana 1.5 2.1B base** (카카오)를 **AI Hub 한-영 병렬 말뭉치 (#126)** 로 QLoRA 파인튜닝한 **한↔영 번역 어댑터**입니다.
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코드·문서 전체 리포지토리: [github.com/DeepMav/on-device-translation](https://github.com/DeepMav/on-device-translation)
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자매 모델: [`harveykim/gemma-3-1b-aihub-ko-en-lora`](https://huggingface.co/harveykim/gemma-3-1b-aihub-ko-en-lora) — 동일 데이터·동일 평가 프로토콜로 학습된 Gemma 3 1B 버전.
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| Eval loss | 1.413 → 1.299 (15회 평가, 단조 감소, 과적합 없음) |
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전체 학습 스크립트: [`training/train_kanana.py`](https://github.com/DeepMav/on-device-translation/blob/main/training/train_kanana.py)
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4단계 자동화 파이프라인: [`training/run_pipeline_kanana.sh`](https://github.com/DeepMav/on-device-translation/blob/main/training/run_pipeline_kanana.sh)
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Gemma와의 상세 비교 리포트: [`docs/COMPARISON_REPORT.md`](https://github.com/DeepMav/on-device-translation/blob/main/docs/COMPARISON_REPORT.md)
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> Gemma 모델 대비 LR을 7e-5로 보수적으로 설정한 이유: Kanana 2.1B base는 **instruct-tuned가 아닌 raw base** 모델이라, 강한 LR이 사전학습된 한국어 표현 능력을 손상시킬 위험이 더 큽니다.
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