概要
モデルハブとは？
モデルハブは、基本的にAIモデルの中央リポジトリです
モデルの閲覧、ダウンロード、共有、バージョン管理が可能です。
モデルのトレーニング、微調整、デプロイのためのツールを提供します。
どのように機能するのですか？
ステップ1. モデルカタログからベースモデルを選択
モデルを検索（例：
"Llama-3.2-1B"NLP用、"Qwen2-VL-72B"ビジョン用）。これらのモデルは既に汎用表現を学習済みです。
ステップ2. ファインチューニングを開始
選択したモデルを使用して微調整を開始
ステップ3. ファインチューニング済みモデルをハブにプッシュ
トレーニング後、ファインチューニングしたモデルをハブにアップロードします。
新しいバージョンIDが割り当てられ、共同作業者と共有できます（または非公開のままにできます）。
ステップ4. どこでも利用
微調整後、SDKでモデルをダウンロードできます。
これにより再現性と容易なデプロイメントが保証されます。
なぜモデルハブなのか？
モデルへの一元化されたアクセス
ハブがなければ、誰もがGitHubリポジトリや無数のブログ、論文の中からモデルを探し回らなけ ればなりません。
Model Hub は、以下のことができる単一のカタログです：
タスク別検索モデル (
text-classification,speech-to-text,image-segmentation).アーキテクチャとベンチマークを比較します。
たった1行のコードでモデルを再利用。
再利用性と効率性
大規模モデルを一からトレーニングするのはコストがかかります。
ハブでは事前学習済みチェックポイントを再利用できるため、微調整のみが必要となります。
コラボレーションと共有
チームは微調整済みモデルをハブにプッシュ可能 → 他のチームメンバーは即座にプルできます。
これはコードに対して有効です：バージョン管理、フォーク、コミュニティによる貢献。
デプロイ準備完了
つまり、モデルがハブに配置されれば、以下のことが可能になります：
クラウドインフラストラクチャにデプロイする。
REST API経由で利用する。
サーバー管理なしでスケール。
ガバナンスとバージョン管理
ハブはモデルの異なるバージョンを追跡します。
本番環境で使用されたチェックポイントが正確に把握できます（MLOpsや監査において重要です）。
モデルを「公開」「非公開」「制限付き」としてマークできます。
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