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モデルの微調整

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    よくあるご質問
    よくあるご質問
    Updated on 28 May 2025
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    このガイドは、モデル微調整サービスを理解し、最大限に活用できるように設計されており、始めたばかりの場合でも、高度なユースケースの最適化を検討している場合でも、これを最大限に活用できます。

    1. モデル微調整とは?

    微調整とは、独自のデータを使用して事前学習済みのAIモデルをさらにトレーニングし、特定のコンテキスト、スタイル、または目的をよりよく理解させるプロセスです。

    2. モデルを微調整する前に何を準備する必要がありますか?

    次のものが必要です。

    • 微調整するモデルの予想されるデータセット構造に厳密に従ってください。

    データサンプルの詳細については、こちらをご覧ください https://fptcloud.com/en/documents/model-fine-tuning/?doc=select-data-formathttps://fptcloud.com/en/documents/model-fine-tuning/?doc=select-data-format

    • クリーンで多様、重複のないデータ。
    • 微調整の明確な目標(テクニカルサポート、カスタマーサービス、コンテンツライティングなど)。

    3. 微調整にはどのモデルを選択すればよいですか?

    ニーズによります。

    • １０億パラメータ未満：高速、コスト効率、軽量デバイスに適しています。
    • ７０億 ～ １３０億：品質とパフォーマンスのバランスが取れています。
    • ３００億以上：要求の厳しい高品質のアプリケーションに最適です。

    4. 微調整にはどのくらいの時間がかかりますか?

    それは以下によります:

    • モデルサイズ。
    • トレーニングデータの量。
    • ハードウェアのセットアップ。

    通常、数時間から数日の範囲です。

    5. モデルを微調整するには、いくつの GPU が必要ですか?

    モデルのサイズによって異なります。

    • <１０億パラメータ：1 GPU(24 GB VRAM)で十分です
    • 7０億 モデル：2–4 GPU (各 40 GB VRAM)
    • １３０億モデル：4–8 GPU を推奨
    • ３００億以上 モデル：8+ GPU とマルチノード セットアップが必要

    6. 複数のノードが必要ですか、それとも 1 つのノードだけが必要ですか?

    • 小規模から中規模のモデル (最大１３０億) の場合、複数の GPU を搭載した 1 つのノードで十分です。
    • 大規模モデル (３００億以上) の場合、メモリとパフォーマンスを向上させるために、マルチノード セットアップをお勧めします。

    7. 必要な最小 GPU メモリはいくつですか?

    • GPU あたり少なくとも 24GB(標準の微調整用)。
    • 8〜16 GBのVRAMを搭載したGPUでは、LoRAまたはQLoRAメソッドを使用して微調整できます。

    8. トレーニングデータセットのサイズはハードウェアのニーズに影響しますか?

    はい。大規模なデータセットには、次のものが必要です。

    • より多くのメモリと計算能力
    • より大きなバッチサイズ
    • トレーニング時間が長くなり→GPU とノードの要件が高くなります
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