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。
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。
Gemma 4 × Antigravity でローカルLLMを本番環境で動かす——セットアップから安定運用まで
Gemma 4 を Antigravity と繋いでローカルで本番運用するまでの道筋です。モデルサイズの選び方・Ollama のチューニング・API連携・応答が遅いときの対処を、実装例を添えて追っていきます。
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。
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。
Gemma 4 オンデバイスAI統合 × Antigravityカスタムモデル活用 — 高度なワークフロー構築ガイド
2GB 程度のメモリで動く E2B など、Gemma 4 によるオンデバイス AI をプロダクション品質で組み込む高度なワークフローです。アーキテクチャ設計、ファインチューニングによるカスタムモデル構築、Antigravity エージェントとの統合を扱います。
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。