所要時間: 約45分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの Qwen2.5-32B（または次世代27Bクラス）をVRAM 17GB以下でロードし、高速に推論・学習させるPython環境 ローカルLLM特有の「メモリ不足（OOM）」を回避しながら、商用モデル級の回答精度を引き出すスクリプト Google Colabや手元のRTX 3060/4060 Ti（16GB）でも動作を狙える最適化設定 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...
巨大なモデルの知能をコンパクトなモデルに「継承」させることで、APIコストを95%削減しつつ、レスポンス速度を0.3秒台まで高速化可能です。 「動かしてみた」レベルを卒業し、特定の業務ドメインに特化した最強の軽量モデルを自作する手順を解説します。 ...
所要時間: 約40分 | 難易度: ★★★☆☆ この記事で作るもの 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 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 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 📦 この記事に関連する商品 ...