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LLMファインチューニング : RunPodとMulti-GPU実習

シリコンバレーLLMプロジェクト現役者から学ぶ、LLM Fine-Tuningのノウハウが満載です。

難易度 初級

受講期間 無制限

LLM
LLM
RunPod
RunPod
openAI API
openAI API
GPU
GPU
Parallel Processing
Parallel Processing
LLM
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RunPod
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openAI API
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GPU
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Parallel Processing
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受講後に得られること

  • LLM ファインチューニング

  • Multi GPUs

  • OpenAI API

  • Ollama

  • Hugging Face

AIカスタマイジングの核心
ファインチューニング&Multi-GPU

同じAIはもうやめて!
シリコンバレーLLMプロジェクトリードのAIカスタマイジング実践ノウハウを共有します。

✅API &ファインチューニング&マルチGPUを一度に

本番LLMの開発に必要なコアスキルであるAPI活用、データセット生成、ファインチューニング、マルチGPU設定など、コアスキルを一つの講義に盛り込んでいます。

RunPodの使い方を簡単かつ迅速に

マルチGPU活用の核心、RunPod! 公式文書で必要な部分だけコック拾い時間無駄なく効率的にマルチGPU環境を構築

AI開発の効率を高める
GPUソリューション、 RunPod



RunPodはクラウドで仮想GPUを借りてAIモデルを訓練し展開できるサービスです。

このようなことを学びます。

マルチGPUファインチューニング:最適なLLMトレーニング環境を作成する

Multi GPUを使用してハードウェアの制限なしにLLMトレーニングを効率的に進める方法を学ぶことができます。


独自のLLM作成:ファインチューニングを活用したAIカスタマイジングモデル

チャットGPTのようにスマートなAI、今自分作っみてください!

OpenAI APIの活用:モデル学習に必要なデータセットの構築

OpenAI APIを活用してデータ不足の問題を解決し、モデル学習に必要な高品質のデータを効率的に確保できます。

from openai import OpenAI client = OpenAI() completion = client.chat.completions.create( model= "gpt-4o" , messages=[ { "role" : "developer" , "content" : "You are a helpful assistant." }, { "role" : "user" , "content" : "Translate the following English text into a Shakespearean style." } ] ) print (completion.choices[ 0 ].message)


AI開発実習:最新の技術スタックでLLMファインチューニングを完了する

OpenAI APIでデータを生成し、Hugging FaceからLLMをダウンロードし、Ollamaでモデルを実行し、RunPod GPUで最適化まで!


受講前の注意

練習環境

  • オペレーティングシステムとバージョン(OS):Windows、macOS、LinuxなどのすべてのOSが利用可能です。

  • 使用ツール: Visual Studio Code, Ollama, Hugging Face Api, OpenAI API, llama.cpp

  • PC仕様:インターネット接続が可能な基本仕様のPC

学習資料

  • 提供する学習資料の形式: Jupyter Notebook, 講義 Script

  • すべてのレッスンの内容はテキストファイルとして提供されます。

選手の知識と注意事項

  • 選手の知識は必要ありません。

  • 講義で扱うハギングフェイスapiの使い方が慣れていない方には少し難しく感じるかもしれませんが、授業内容に従いながらchatgpt検索などを通じて十分に解決できる部分です。

  • 掲示板の活用を促進します。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 自分だけのチャットモデルを作ってみたい開発者

  • Multi GPU モデルトレーニングを学びたい皆さん

前提知識、
必要でしょうか?

  • (Optional) Chatgpt 検索を通じた問題解決能力

こんにちは
danielyoukです。

644

受講生

68

受講レビュー

74

回答

4.9

講座評価

7

講座

  • LLMベースのAI企業Pod Leadとして活動

  • ソウル大学 機械航空工学部卒業

  • 欧州所在の大学院で機械航空工学修士修了

  • ドイツ所在の工学研究機関にて博士課程の研究に従事

  • 欧州の大手エネルギー企業でのSenior Data Scientist経験

  • 英国のエネルギーコンサルティング企業にてSenior Consultantとして活動

  • Databricksベースのデータエンジニアリングプロジェクトを遂行

  • Kaggle 株式取引 AI コンペティションで上位 3% の成果

  • AI Agent開発チームリーダーとして現在活動中 Development Team Lead

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カリキュラム

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20件 ∙ (3時間 26分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

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4.8

6件の受講レビュー

  • amybae04148768님의 프로필 이미지
    amybae04148768

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    平均評価 5.0

    5

    30% 受講後に作成

    • kaciaryu9603님의 프로필 이미지
      kaciaryu9603

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      平均評価 5.0

      5

      65% 受講後に作成

      • handover님의 프로필 이미지
        handover

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        • julee7571님의 프로필 이미지
          julee7571

          受講レビュー 2

          平均評価 5.0

          5

          100% 受講後に作成

          • brand8301114405님의 프로필 이미지
            brand8301114405

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            平均評価 5.0

            5

            30% 受講後に作成

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