FPT AI Studioにおけるトレーニング時間の推定方法

目的

• ジョブ開始前に微調整時間を予測する方法。

• トレーニング中のETA確認方法を理解する。

• GPUリソースの割り当てをより効果的に計画する。

概要

GPUが固定されていると仮定する。微調整時間は以下の主要な要因に依存する：

因子	説明
モデルサイズ	パラメータの数
データセットのサイズ	トレーニングサンプルの数
配列長	サンプルごとの最大トークン長
バッチサイズ	ステップごとに処理されたサンプル数
時代	完全なデータセットの通過回数

方法1: 経験的推定（実際のベンチマークに基づく）

説明

この方法は、データの一部で小規模なベンチマークジョブを実行し、結果をスケールアップすることで総トレーニング時間を推定します。シンプルで実用的であり、特定のハードウェア構成に対して非常に正確です。

実施手順

1. ミニベンチマークを実行する

• データセットから100～1000サンプルを使用する。

• ターゲットハイパーパラメータで1エポック分トレーニングする。

• このミニ実行のトレーニング時間を記録する（例：1エポックの合計時間）。

1. 総トレーニング時間を推定する単純な比例スケーリング式を使用する：

Example:
Training time for 1,000 samples (1 epoch) = 5 minutes
Full dataset size = 20,000 samples
Planned epochs = 3

scaling_factor = dataset_size / sample_dataset_size
scaling_factor = 20,000 / 1,000 = 20

total_time = scaling_factor * epoch_time * epochs
total_time = 20 * 5 minutes * 3 = 300 minutes = 5 hours

方法2：オンライン見積もり（動的到着予定時刻）

説明

トレーニング開始後、FPT AI Studioは実行時の実際の平均ステップ時間に基づいて、残り時間（ETA）を動的に推定できます。

FPT AI Studioでの動作

• バックエンドは、各ロギング間隔（logging_steps設定で定義）ごとのトレーニング時間を自動的に記録します。

• これらのログは、Studioインターフェースの「Logs → training-*」セクションに保存されます。

• ETAの更新はダッシュボードで直接確認できるほか、詳細な分析用にログファイル全体をダウンロードすることも可能です。

log

両手法の比較

基準	経験的推定	オンライン見積もり
いつ使うか	トレーニング前	訓練中
試用が必要ですか？	はい	いいえ（ライブデータを使用）
主な目的	GPU/時間計画	リアルタイム進捗状況の追跡

ベストプラクティス

• 経験的見積もりから始めて、大まかな事前トレーニング計画を立てる。

• 進捗を監視し見積もりを検証するために、動的ETAを活用する。