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Gemma 4のファインチューニング実践ガイド：Google ColabとVertex AIで試す

Gemma 4をGoogle Colab（無料GPU）とVertex AIでファインチューニングする方法を実装コード付きで解説。QLoRAによるメモリ効率の高い手法から、独自データセットの準備まで実践的に説明します。

⚙ AIツール/2026-04-14中級

Gemma 4 をローカルで動かす——開発環境に自前AIを組み込む実践手順

Google の最新オープンソースLLM Gemma 4 をローカル開発環境で実行する方法を、Ollama や llama.cpp を使った実装パターンと共に解説。マルチモーダル対応・エージェント機能も搭載。

◈ エージェント/2026-04-11上級

AIエージェント設計パターンの実践—実装から本番運用まで押さえる勘所

AI エージェントの設計を Reactive・Planning・Learning・Agentic Loop の4パターンに整理し、タスクの複雑性・信頼性要件・レイテンシ制約に応じた選択基準を示します。実装から本番運用までの勘所を、パターンごとの比較で確認できます。

◈ エージェント/2026-04-11上級

AIエージェント・オーケストレーション：マルチエージェントシステムの設計と実装

マルチエージェントの並列実行は、1体の失敗で成功分まで失われます。4つの基本パターンを整理したうえで、部分失敗・LLM応答のJSON抽出・状態共有という本番で壊れる境界を、動くコードで修正しながら追いかけます。

⚙ AIツール/2026-03-26上級

Antigravity で構築する RAG パイプライン — ベクトル検索 × LLM で社内ナレッジを即座に活用する

Antigravity でベクトル検索パイプラインを構築する上級チュートリアル。gemini-embedding-001 への移行で実際につまずいた次元数・正規化・タスクタイプの3点、ChromaDB への差分インジェスト、ハイブリッド検索、LLM-as-a-Judge による評価までを実装コードとともに解説します。