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◉ Antigravity/2026-05-05上級
Gemma 4 fine-tuning 実践 — データ不足・過学習・品質問題を防ぐ完全ノウハウ
Gemma 4 の fine-tuning で直面するデータ品質・過学習・評価方法の問題を実装コード付きで解説。LoRA・QLoRA の使い分け、データ準備の落とし穴、本番で使えるチェックポイント選択の判断基準まで体系的にまとめました。
⚙ AIツール/2026-04-22上級
Gemma 4 の複数 LoRA を組み合わせて使う — マージ技法と動的スイッチングで『1モデルで何でもこなす』を本番で実現する
要約・翻訳・コード生成など複数タスクに LoRA を学習させたとき、どう本番で組み合わせるか。重み付きマージ、TIES、動的スイッチングまで、個人開発者が実際に詰まった箇所を Antigravity と一緒にほどいていく実装ノートです。
⚙ AIツール/2026-04-21上級
Gemma 4 を LoRA / QLoRA で仕上げる実務ノート
Gemma 4 をフルファインチューニングするのは個人には荷が重いですが、LoRA/QLoRA で軽量に『自分用』に仕上げるのは現実的な予算で可能です。データ準備、学習設定、落とし穴、評価方法、そして Antigravity で活用するまでを、実体験ベースで掘り下げます。
◉ Antigravity/2026-04-18上級
Gemma 4 を Mac でファインチューニングする — Apple Silicon + MLX で Colab に頼らない学習環境をつくる
M3 Max で Gemma 4 27B の LoRA 学習は約40分。Apple Silicon + MLX で Colab に頼らない学習環境をつくる手順です。メモリ別の構成目安、rank と scale の決め方、夜間運用、効果測定、Ollama 連携まで扱います。
⚙ AIツール/2026-04-10中級
Gemma 4ファインチューニング入門：AntigravityでカスタムAIモデルを作成する実践ガイド
商用利用可能なオープンモデル Gemma 4 を QLoRA でファインチューニングし、Antigravity から使うまでの手順を通しで解説します。Python 環境の準備、データセット作成の効率化、実行時によくあるエラーと対処法まで一つずつ確認できます。