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？

1. 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。

1. 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。

1. 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。

1. 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。

1. 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。