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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 2 件
マルチGPU・マルチノード学習プラットフォーム総まとめ — フレームワークの地図からSlurm・Kubeflow実践ガイドまで
GPU複数枚・ノード複数台でモデルを学習させる全体の地形を1枚に整理します。AIライブラリ・フレームワークのエコシステム地図（PyTorch・JAX・HuggingFace・DeepSpeed・Ray）、並列化戦略（DDP・FSDP・ZeRO・TP・PP）をいつ何で選ぶか、torchrunの単一ノードからマルチノードへの拡張、HPC標準であるSlurmの使い方ガイド（sbatchスクリプトとマルチノードtorchrunの連携）、Kube
2026-07-09 · 11 分で読めます #ai#ml#distributed-training#slurm#kubeflowAIモデル開発、最初から最後まで — データからデプロイまでの現実的なライフサイクル
モデル開発は事前学習からではなく、決定のはしごから始まります — プロンプトで足りるか、RAGで足りるか、ファインチューニングが必要か。評価セットをモデルより先に作るeval-firstの原則、データ品質と合成データの罠、スケーリング則と分散学習、LoRA・DPOへと続くファインチューニングのスペクトラム、量子化と連続バッチングによるサービング、そしてデプロイ後のデータフライホイールまで — AIモデル開発の全ライフサイクルを実務の順序
2026-07-07 · 15 分で読めます #ai#ml#llm#mlops#training