カスタム専用大モデル、コードを手で破る必要がある？これがファインチューニングの正しい使い方です！

過去2〜3年間、大規模モデルは「新鮮な話題」から多くの人々の仕事や生活の一部となりました。ChatGPT、LLaMAからQwen、DeepSeekに至るまで、ますます多くの汎用モデルが更新され、能力もどんどん強化されています。

しかし実際のビジネスシーンにおいて、多くのチームや開発者はこのような課題に直面しています: 汎用モデルは「何でも少しは言える」ものの、しばしば「質問に対する答えになっていない」のです。モデルが業界知識を理解し、ビジネスロジックに近づけるためには、微調整はほぼ必須です。

問題は—従来の微調整方法は依然として高いハードルがあります:

• 環境が複雑: 依存関係の構築に数日かかることがあります;

• コストが高額: 高性能GPUの計算リソースは限られており、使用コストも高いので、一度の微調整実験で数万円のGPU費用がかかります;

• パラメータ調整が煩雑: 訓練パラメータに不慣れな初心者は、設定の段階で詰まってしまいます。

これらの問題は、私たちの技術コミュニティで100回以上語られてきました。それ以来、LLaMA-Factory Onlineが登場したことで—微調整のハードルが極めて低く、初心者でも使い始めることができ、専用モデルをカスタマイズするのもブラウザを開くように簡単になりました。

LLaMA-Factory Online: 誰でも使えるワンストップの微調整プラットフォーム

LLaMA-Factory Onlineは、人気のあるオープンソースプロジェクトであるLLaMA-Factoryと公式協力して開発したオンラインの大規模モデルトレーニングおよび微調整サービスプラットフォームです。下部では高性能かつ柔軟なGPUリソースを提供し、微調整が必要であり、コーディングやエンジニアリングスキルがまだ十分ではないユーザー向けに、即時に使用可能で、コードが少なく、全プロセスをカバーする大規模モデルのトレーニングと微調整サービスを提供します。

これにより、以前は「高コスト＋高技術」であった微調整のプロセスが、視覚的・オンライン・低コードのワンストップクラウドサービスに再構築され、チームがリソースや設定の問題に悩まず、業務や技術の実現に集中できるようになります。

なぜLLaMA-Factory Onlineを選ぶのでしょうか?

l 公式協力、信頼性あり: 人気のあるオープンソースプロジェクトLLaMA-Factoryと公式協力して製品化しており、技術的なアプローチは成熟しており、更新が頻繁です。

l 低コードで視覚的、操作が極めて簡単: 使いやすいWebインターフェースを提供し、ワンクリックでクラウドGPUリソースを割り当てできます。技術的な背景がなくても、すぐに微調整を始めることができます。

l 全プロセスサポート、即時に使用可能: モデルの微調整トレーニングの全過程をカバーし、データのアップロード、前処理、微調整、モニタリング、評価など一気に完了します。

l 柔軟な適合性、広範な応用シーン: 教育研究ユーザーや個人開発者、テクノロジー愛好家、スタートアップチームなど、誰でも低コストで大規模モデルのカスタマイズに取り組むことができます。

特徴的な機能、すべて網羅

さらにワンストップの利便性ある微調整体験に加え、LLaMA-Factory Onlineは技術的な深さとトレーニング支援によって、あなたをさらにサポートし、高品質なAIモデルを効率的にカスタマイズすることを助けてくれます。

1. 100種類以上のモデルをサポートし、業務シナリオを完全カバー

LLaMA-Factory OnlineはLLaMA、DeepSeek、Mistral、Qwen、Gemma、GPT-OSS、ChatGLM、Phiなどの主要な大規模モデルをサポートしており、研究実験から企業応用まで多様なニーズに対応しています。

また、プラットフォーム内には豊富な主要なオープンソースデータセットが用意されており、独自のモデルとデータのアップロードにも対応しており、一般的な用途と個別化を兼ね備え、データのセキュリティと使い勝手の両方を確保しています。

2微調整方法が柔軟で、多様なニーズに対応

プラットフォームはLoRA、QLoRAなどの軽量で高速な微調整オプションを提供し、低コストの実験に適しています。

さらに、増分予訓練や全パラメータの微調整などのエキスパートレベルの深いチューニングオプションもサポートしており、高精度な要件に応じてカスタマイズ可能です。

3効率的で低コスト、GPUリソースをスマートに配分

LLaMA-Factory OnlineはNVIDIA Hシリーズの高性能GPUを活用しており、トレーニング速度を大幅に向上させ、トレーニング期間を著しく短縮し、迅速な成果の生成を可能にします。

計算リソースの使用は使用量単位で料金が発生し、使わない時は電源を切ればゼロコストです。また、タスクモードでは【急速優先 / 動的割引 / モジュール節約】の3つのモードを自ら選択でき、リソースの柔軟な料金計算が可能です。

4ビジュアルモニタリング、トレーニングプロセスを一目瞭然

APIを介してSwanLabと連携し、リアルタイムでトレーニング進捗と重要な指標を確認できます。また、LlamaBoard、TensorBoard、Wandb、MLflowなどのツールも内蔵しており、比較や追跡が可能で、適宜調整と最適化が行えます。

親切な案内: LLaMA-Factory Onlineの専用ユーザー群では、定期的に微調整のテクニックとベストプラクティスが共有されるので、微調整で迷うことなく進められます～

10時間でゼロから生産用のスマートホーム専用大規模モデルを微調整—これがワンストップ体験です

ある企業のスマートホームプロジェクトにおいて、チームはLLaMA-Factory Onlineを活用し、わずか10時間で、生産用のスマートホームインタラクティブモデルをゼロから微調整しました。開発サイクルを67％短縮しながら、モデル性能を50％以上向上させました。

このチームはLLaMA-Factoryフレームワークに基づき、スマートホーム制御タスク（デバイスのON/OFF、パラメータ調整、条件トリガー、チェーン操作、シーンモード）に対して、データエンジニアリングからモデル生産化までの完全なプロセスを構築し、垂直シナリオにおける軽量モデルのパフォーマンスの限界を解決しました。

前提条件

携帯電話番号でLLaMA-Factory Onlineに登録しログインすればよく、ローカルでのフレームワークの導入や環境の構築、検証は必要ありません。

データセット準備

推奨される公開データセット: Smart Home Command Dataset（https://huggingface.co/datasets/youkwan/Smart-Home-Control-Zh）、10,000以上のスマートホームコマンドサンプルを含み、Alpaca形式に適合しています。

LLaMA-Factory OnlineプラットフォームのインスタンスモードでCPUインスタンスを選択し、Jupyterでデータを処理します。具体的には、重複削除、フォーマット修正、長さフィルター、品質検証などが含まれます。

モデル微調整

エッジデバイスに適応させるために、初期選定としてLLaMA-2-7B-Chat、Mistral-0.6B-Instruct、Qwen3-4B-Instructをベースモデルとして選び、次に「予訓練タスクマッチング度 + 推論効率 + 微調整コスト」の3つの観点から選定し、最終的にQwen3-4B-Instructを選択しました。

LLaMA-Factory Onlineプラットフォームは主なオープンソースの大規模モデルとデータセットを事前に用意しており、微調整時には直接選択即可です。また、よく使う重要なパラメータはビジュアルインターフェースで点選可能で、繰り返しコードを書く時間を省き、開発チームがパラメータの選択と最適化に焦点を当てることができるようになります。

このケースでは、重要なパラメータとしてlora_rank、lora_alpha、lora_dropout、num_train_epochs、per_device_train_batch_sizeなどがあります。具体的なパラメータ設定とトレーニングプロセスの重要なモニタリング指標体系については、ドキュメントセンター - ベストプラクティスで確認でき、ユーザーのコミュニティと貢献者と交流して学ぶことができます。

微調整効果の例

微調整前の後モデルの核心的な機能の比較は以下の通りです:

条件判断機能:「失敗」から「安定」へ

チェーン操作機能:「低通過率」から「ほぼ完璧」へ

このケースにおいて、LLaMA-Factory Onlineプラットフォームの全プロセスの機能のおかげで、チームはフレームワークのインストール、モデルのダウンロード、ハードウェアリソースの準備、環境の検証の時間を省くことができ、モデルの微調整と効果評価の重要な部分に集中できたので、スマートホームインタラクティブシナリオにおける軽量モデルの性能不足の課題を極めて短い時間内で解決することが出来ました。

結論

もし、あなたがゼロ障壁、低コスト、高効率