ANTIGRAVITY LABEN
TAG

QLoRA

5 記事
タグ一覧に戻る
関連タグ:
fine-tuning5gemma-43lora3antigravity3training1peft1google-colab1vertex-ai1llm1python1Gemma 41Antigravity1
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/2026-04-21上級

Gemma 4 を自分用に仕上げる — LoRA / QLoRA ファインチューニングを現実的な予算で回すための実務ノート

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/2026-04-19中級

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/2026-04-17上級

Gemma 4 本番ファインチューニング実装ガイド — データ設計・QLoRA最適化・評価パイプライン・Cloudflare Workersデプロイまで

Gemma 4をQLoRAで本番品質にファインチューニングする完全ガイド。データセット設計から評価パイプライン、Cloudflare WorkersへのデプロイまでAntigravityで完結する実装を動作済みコードで詳解します。

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

Gemma 4をLoRA/QLoRAでファインチューニングし、Antigravityに組み込む手順を実践的に解説。データセット準備からカスタムモデルの活用まで、コード例付きで丁寧に説明します。