<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Gemma 4 Fine-Tuning on Negi AI Lab</title><link>https://ai.negi-lab.com/tags/gemma-4-fine-tuning/</link><description>Recent content in Gemma 4 Fine-Tuning on Negi AI Lab</description><image><title>Negi AI Lab</title><url>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</url><link>https://ai.negi-lab.com/images/og-default.png</link></image><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ja</language><lastBuildDate>Wed, 08 Apr 2026 01:04:08 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.negi-lab.com/tags/gemma-4-fine-tuning/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Gemma 4 使い方 ローカル環境で8GB VRAMでのFine-tuning入門</title><link>https://ai.negi-lab.com/posts/gemma-4-local-finetune-8gb-vram-guide/</link><pubDate>Wed, 08 Apr 2026 00:00:00 +0900</pubDate><guid>https://ai.negi-lab.com/posts/gemma-4-local-finetune-8gb-vram-guide/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;strong&gt;所要時間:&lt;/strong&gt; 約40分 | &lt;strong&gt;難易度:&lt;/strong&gt; ★★★☆☆&lt;/p&gt;
&lt;h2 id="この記事で作るもの"&gt;この記事で作るもの&lt;/h2&gt;
&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;ローカル環境（またはColab）のVRAM 8GBという制限下で、最新のGemma 4を自分の指示通りに動くよう再学習させるPythonスクリプト&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;独自の業務知識や特定の口調をモデルに学習させ、推論させるまでの全工程&lt;/li&gt;
&lt;li&gt;学習済みモデルをGGUF形式で書き出し、普段使いのチャットツールで利用可能にする手順&lt;/li&gt;
&lt;/ul&gt;
&lt;div style="border:1px solid #e0e0e0;border-radius:8px;padding:16px;margin:20px 0;background:#fafafa"&gt;
&lt;p style="margin:0 0 4px;font-size:13px;color:#888"&gt;📦 この記事に関連する商品&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>