⚙️LoRAによるファインチューニング

LoRAでファインチューニングジョブを作成する方法

LoRAでモデルを微調整するには、以下の手順に従ってください：注意事項

注記

• ファインチューニングジョブを開始する前にログインする必要があります。

• 十分な残高（クレジット）があることを確認してください。

• 少なくとも1つのベースモデルが微調整用に利用可能である必要があります。

手順

1. ファインチューニングジョブページに移動し、「+ モデルをファインチューニング」をクリックします。

2. ポップアップで、ファインチューニングジョブの名前を入力します。

   • 検証: 必須、最大100文字、Unicode文字、数字、, -, _, .

1. ドロップダウンリストからベースモデルを選択してください。

   • 例: gemma-3-27b-it, Qwen3-4B-Instruct-2507, Llama-3.3-70B-Instruct

2. ドロップダウンリストからデータセット形式を選択してください：Alpaca/ShareGPT/ ShareGPT_Image

3. トレーニングデータファイルをアップロードしてください。

   • サポートされている形式：CSV、JSON、JSONL、ZIP、Parquet（100MB未満）。

4. (オプション) 検証データをアップロードしてください。

5. (オプション) ハイパーパラメータを設定:

   • 学習率: 浮動小数点数, 1e-6 → 1e-4 (e.g., 0.00001)

   • エポック数: 整数 1–20 (デフォルト= 5)

6. [作成]をクリックして微調整ジョブを開始します。

   • ジョブはステータス「実行中」でテーブルに表示されます。

   注：LoRAによる微調整は通常、数分で完了します。

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ファインチューニングジョブの管理方法

ファインチューニングジョブページでは、次の操作が可能です：

• 詳細表示：AI Studioでパイプラインの詳細を開きます。 • モデルデプロイ：トレーニング完了後、LoRAモデルをデプロイします。 • ジョブをキャンセル：実行中のジョブをキャンセル（確認が必要です）。 • ジョブの削除：ジョブを完全に削除します（確認が必要で

ステータスバッジ

• 実行中（黄色） • 成功（緑） • 失敗（赤） • キャンセル済み（灰色）