この記事で学べること 巨大なモデルを一般家庭用GPU（VRAM 16GB〜）で学習させるための具体的な技術構成 Hugging Faceのpeftライブラリを用いた、LoRAパラメータの最適な設定値 学習を失敗させないためのデータ準備と、エラー回避のトラブルシューティング いいか、いまだに「フルファインチューニングにA100が数枚必要だ」なんて嘆いているのは情弱だけだ。LoRA（Low-Rank Adaptation）を使えば、モデルの大部分をフリーズさせたまま、重みの差分だけを効率よく学習できる。この記事では、現場で即戦力になる「QLoRA（4-bit量子化LoRA）」をベースに解説する。 ...
Negi Labの諸君、遊びは終わりだ。 「ChatGPTを使えば十分」という甘い考えは捨てろ。特定のドメインや社内データに特化した「自分たちのモデル」を持ってこそ、エンジニアとしての価値がある。 今日は、計算リソースを最小限に抑えつつ、モデルの性能を劇的に変化させる「LoRA（Low-Rank Adaptation）」の構築手順を叩き込む。リソースをドブに捨てるような非効率な学習は、今日限りで卒業してもらおう。 ...
この記事で学べること SDXL固有の「Dual Text Encoder」を意識したプロンプト構築術 Diffusersライブラリを用いたPython環境での実行コード VRAM消費を抑えつつ高品質な出力を得るための最適化設定 前提条件 Python 3.10以上がインストールされていること NVIDIA製GPU（VRAM 12GB以上推奨、最低8GB）を搭載していること Hugging Faceのアカウント作成およびアクセストークンの取得が完了していること Step 1: 環境準備 まず、SDXLを動かすためのライブラリをインストールする。標準的な diffusers をベースに、メモリ効率を上げるための accelerate と、高速化のための invisible-watermark を導入する。これすら面倒だと言うなら、この先の画像生成AIの進化にはついていけないだろう。 ...
この記事で学べること プロンプトインジェクションの仕組みと、なぜ従来のバリデーションでは不十分なのかという現実 デリミタ（区切り文字）とXMLタグを用いた入力分離の具体的手法 プロンプトレベルとコードレベルの二段構えによる防御実装 前提条件 Python 3.10以上がインストールされていること OpenAI APIキー（またはそれに準ずるLLM実行環境）があること 「LLMは常に騙される可能性がある」という健全な不信感を持っていること Step 1: 環境準備 まず、検証用の環境を構築する。LLMを直接叩くためのライブラリをインストールし、セキュアなコードを書くためのディレクトリ構造を作成する。 ...
この記事で学べること 主要AIコーディングアシスタント（Cursor, GitHub Copilot, Cline）の使い分け 精度を劇的に向上させるための「.cursorrules」の設定手法 AIに丸投げして「動かないコード」を出さないためのコンテキスト制御術 前提条件 VS Code または Cursor（VS CodeフォークのIDE）がインストールされていること GitHubアカウント（Copilot利用の場合） Anthropic API または OpenAI APIのキー（Clineや独自モデル利用の場合） Step 1: 環境準備 まずは、現在最も「実用的」と断言できる Cursor をベースに進める。VS Codeを使っている者は、拡張機能を入れるだけで満足せず、IDEごと乗り換えるのが正解だ。 ...