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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 11 件
LoRAのrankを変えたら学習率も変えるべきか — μA(2026)が分けた二つのレジーム、そしてその測定の限界
LoRAでrankを変えると最適学習率を探し直す必要があるという通念と、「1/rスケーリングを使えば学習率はrankと無関係になる」という通念が、実務では同時に流通しています。2026年2月にarXivへ投稿されたμA(Maximal-Update Adaptation)論文は、この二つがどちらも正しいと言います — ただし、どのα規約とどの初期化を使うかによって。本稿では、μAが導いた二つのレジーム(ηがrankの-1/2乗に比例する
2026-07-16 · 33 分で読めます #llm#lora#fine-tuning#peft#trainingLLMファインチューニングフレームワーク2026 — Axolotl / Unsloth / LLaMA-Factory / TRL / PEFT / TorchTune 徹底ガイド
2026年のLLMファインチューニング生態系を一気に整理する。Axolotl・Unsloth・LLaMA-Factory・TRL・PEFT・TorchTuneといったオープンソースフレームワークから、LLM Foundry(MosaicML、Databricksが買収)、Modal・Together・OpenAI・Anthropic・Cohereのクラウドファインチューニング API まで。QLoRA・FSDP・DeepSpeed Ze
2026-05-16 · 37 分で読めます #llm#finetuning#axolotl#unsloth#llama-factoryLLMファインチューニング2026 完全ガイド - LoRA · QLoRA · DoRA · GaLore · Unsloth · Axolotl · TRL · PEFT · MLX-LM 深層解析
2026年のLLMファインチューニング生態系は、LoRAというシンプルなアダプターから出発して、QLoRAの4ビット、DoRAの分解、GaLoreの勾配射影まで、五年の間に巨大な枝を広げた。Hugging FaceのPEFT 0.14とTRL 0.13が標準インターフェースを固め、Unslothが2倍の高速学習でシングルGPU市場を揺るがし、AxolotlとLLaMA-FactoryがYAMLでファインチューニングを民主化した。Appl
2026-05-16 · 36 分で読めます #llm-fine-tuning#lora#qlora#dora#galoreUnslothでLLMファインチューニング完全ガイド2025：QLoRA、4bit量子化、2倍高速学習
UnslothでのLLMファインチューニングの全て！QLoRA/LoRA原理、4bit量子化(bitsandbytes)、Unsloth 2倍速の秘密、Llama 3/Mistral/Qwenファインチューニング、データ準備、学習設定、VRAM最適化、GGUF/GPTQ変換、デプロイまで。
2026-03-25 · 23 分で読めます #unsloth#llm#fine-tuning#qlora#loraファインチューニング実践ガイド：LoRAとQLoRAで自分専用モデルを作る
H100が7台なくても大丈夫。LoRAとQLoRAを使えば、コンシューマー向けGPU1枚で70Bモデルをファインチューニングできます。動くコードと共に最初から最後まで解説します。
2026-03-18 · 11 分で読めます #ファインチューニング#lora#qlora#llm#AI開発LLMファインチューニング完全ガイド：LoRA、QLoRA、RLHF、DPOをマスターする
LLMファインチューニングのすべての手法を網羅した完全ガイド。フルファインチューニングからLoRA、QLoRA、RLHF、DPO、インストラクションチューニングまで、HuggingFace PEFTと実践的なサンプルを使ってすべてをマスターする。
2026-03-17 · 30 分で読めます #llm#fine-tuning#lora#qlora#rlhfHuggingFaceエコシステム完全ガイド：Transformers、Datasets、PEFT、Accelerateをマスターする
HuggingFaceエコシステム全体をマスターするための完全ガイド。Transformers、Datasets、Tokenizers、PEFT、Accelerate、Diffusers、Hub APIを実践的なサンプルで解説。
2026-03-17 · 19 分で読めます #huggingface#transformers#peft#accelerate#nlpLLM Fine-tuning実践ガイド：LoRA、QLoRA、PEFTによる効率的モデル適応
LLM Fine-tuningの理論と実践を解説します。LoRAの低ランク分解原理、QLoRAの4ビット量子化技術、PEFTライブラリの活用法、データセット構成戦略、ハイパーパラメータチューニングまで、プロダクションレベルのモデル適応パイプラインを構築します。
2026-03-13 · 15 分で読めます #llm#fine-tuning#lora#qlora#peftLLMファインチューニング実践ガイド：LoRA・QLoRA・PEFTによる効率的ドメイン適応
LoRA・QLoRA・PEFTを使った効率的なドメイン適応のためのLLMファインチューニング実践ガイド。
2026-03-11 · 20 分で読めます #llm#fine-tuning#lora#qlora#peftLLMファインチューニング実践 — LoRA、QLoRA、PEFTで自分だけのモデルを作る
LLMファインチューニングの実践ガイド。LoRAの数学的原理からQLoRAによるコンシューマーGPUでの大規模モデル学習、PEFTライブラリの活用法まで、コード例を交えて詳しく解説します。
2026-03-02 · 9 分で読めます #llm#fine-tuning#lora#qlora#peftLoRA: 大規模言語モデルの効率的ファインチューニング論文分析
LoRA（Low-Rank Adaptation）論文の核心原理を数学的に分析し、HuggingFace PEFTを活用した実践的な適用方法をまとめる。
2026-03-01 · 26 分で読めます #ai-papers#lora#fine-tuning#llm#peft