モデルトレーニング向けファインチューニングツール主要6選：2026年版

はじめに

ファインチューニングとは、機械学習、特に深層学習で用いられる手法で、事前学習済みモデルを、特定のタスクに合わせて調整された、より小規模で特定のデータセットでさらに学習または「調整」するものです。 

GPT-3（1750億のパラメータを持つ大規模言語モデル）を使用して、電子機器の技術マニュアルを生成するモデルを開発しているとします。しかし、GPT-3からの一般的な出力では、必要な技術的精度とトーンを満たしていません。

この場合、特定のユースケースに合わせてモデルを再学習させることを考えるかもしれませんが、GPT-3のようなモデルをゼロから直接学習させてこのニッチなタスクに対応することは、計算リソースの要件と専門的なデータのため、非現実的です。 

ここでファインチューニングの出番です。

ファインチューニングは、GPT-3に新しい芸を教えるようなものです。GPT-3は、書籍からウェブサイトに至るまで、膨大なテキストで学習しているため、言語についてすでに多くのことを知っています。あなたの仕事は、ターゲットとなるデータセット、この場合は電子機器に特化した既存の技術マニュアルやドキュメントのコーパスで、さらに学習させることです。

ファインチューニングの基本的な手法：

1. レイヤーの凍結：ファインチューニングの過程で、特定のレイヤーの重みを凍結し、他のレイヤーは更新を許可することです。
2. 学習率の調整：ファインチューニングの過程でモデルが学習する速度を調整することです。これは通常、貴重な事前学習済み知識が上書きされるのを防ぐために行われます。
3. タスク固有レイヤーの追加：これは、モデルアーキテクチャを、そのタスクのために直接学習される新しいレイヤーで拡張することを含みます。

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パラメータ効率の良いファインチューニング

パラメータ効率の良いファインチューニング（PEFT）は、事前学習済みニューラルネットワークモデルのファインチューニング中に必要となる追加パラメータの数を最小限に抑えることを目的とした手法です。

これにより、計算コストとメモリ使用量を削減しつつ、パフォーマンスを維持または向上させることができます。PEFTは、プロンプト埋め込みを追加のモデルパラメータとして追加し、少数の追加パラメータのみを調整することでこれを実現します。 

PEFTは、従来のファインチューニングと比較して、はるかに少ないデータセットしか必要としません。

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PEFTを実行する手順

1. 選択したモデルの読み込み

TensorFlow、PyTorch、Hugging FaceのTransformersライブラリなどの機械学習フレームワークを使用して、選択したモデルをロードします。これらのフレームワークは、事前学習済みモデルを簡単にダウンロードしてロードするためのAPIを提供します。

以下にサンプルコードを示します。

from transformers import GPT2Model, GPT2Tokenizer
model_name = 'gpt2-medium'  # Choose the model variant
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
model = GPT2Model.from_pretrained(model_name)

2. プロンプトエンジニアリング

ファインチューニングを行う前に、モデルの応答を誘導するために様々なプロンプトを試す必要があります。事前学習済みモデルで様々なプロンプトをテストし、出力にどのような影響を与えるかを確認し、最も適切なものを選択します。また、max_length、temperatureなどの様々なパラメータを変更することもできます。

それは、モデルがあなたの意図を理解できるように、質問の仕方を工夫するようなものです。

from transformers import pipeline

generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')

prompt = """"""

# Generate responses
responses = generator(prompt, max_length=200, num_return_sequences=3)

for i, response in enumerate(responses):
    print(f"Response {i+1}: {response['generated_text']}")

3. データセット

ファインチューニング用のデータセットには、通常、プロンプト（入力）と回答（出力）の2つの部分があります。プロンプトは質問や開始点のようなもので、回答はその質問に対してモデルに生成させたいものです。これは、列形式またはテキストエントリのシーケンス（より一般的）のいずれかの形式をとることができます。

前のステップで特定された最適なプロンプトがここで使用され、そのプロンプトが与えられたときにモデルに生成させたいものが、まさに回答となります。 

4. モデルのファインチューニング

ここでは、モデルがあなたのタスクをよりうまくこなせるように学習させます。データセットを使用して、モデルの「知識」を微調整します。 

PyTorchでのファインチューニングプロセスのセットアップと実行に関する簡略化された概要を以下に示します。

• トレーニングのセットアップ：

from transformers import AdamW

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5) # lrは学習率

• トレーニングループ：

for epoch in range(total_epochs):
    for batch in data_loader:
        inputs, labels = batch
        outputs = model(**inputs)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad() 

ファインチューニングのためのツール

プロンプトエンジニアリングのツールを検討する際には、それらをコードプラットフォームとノーコードプラットフォームの2つの主要な領域に分類すると役立ちます。この区別により、選択プロセスが簡素化されます。
コードプラットフォームとは、前述のようなファインチューニング用のカスタムPythonスクリプトを実行するために使用できる仮想マシンを提供するプラットフォームを指します。一方、ノーコードプラットフォームとは、実行にシンプルなPythonスクリプトを必要とするか、全く必要としないツールを指します。専用のUIがあり、数回のクリックでトレーニングを開始できます。

ノーコードプラットフォーム：

一方、ノーコードプラットフォームは、シンプルさと使いやすさを追求しています。Pythonスクリプトを記述する必要がなく、数回のクリックでトレーニングを開始できる直感的なUIを提供します。この分野は、プログラミング知識がないユーザーや、プロンプトエンジニアリングに直接的なアプローチを好むユーザーに適しています。

1. TrueFoundry

TrueFoundry は、MLチームがモデルをスムーズに稼働させるのを支援するツールです。Kubernetes上に構築されているため、様々なクラウドや自社サーバーでも動作します。これは、データの安全性確保やコスト管理を懸念する企業にとって重要です。

ファインチューニングにおいては、初心者からエキスパートまで対応できる最高のツールの一つです。ここでは、実験用のファインチューニングノートブックをデプロイするか、専用のファインチューニングジョブを起動するかの2つの選択肢があります。

1. ノートブック：実験の場

ノートブックは、探索的かつ反復的なファインチューニングに理想的な環境を提供します。少量のデータで実験し、様々なハイパーパラメータを試すことで、最高のパフォーマンスを得るための最適な構成を見つけることができます。

2. ジョブ：信頼性と拡張性

実験を通じて最適なハイパーパラメータと構成を特定したら、デプロイジョブに移行することで、データセット全体でファインチューニングを行い、迅速かつ信頼性の高いトレーニングが可能になります。

したがって、ノートブックは初期段階の探索やハイパーパラメータチューニングに強く推奨され、デプロイジョブは、特に事前の実験によって最適な構成が確立されている場合に、大規模なLLMファインチューニングに最適な選択肢となります。

ノートブックとジョブの両方を使用してファインチューニングを行うためのステップバイステップガイドです。

1. トレーニングデータのセットアップ

Truefoundryは2つの異なるデータ形式をサポートしています。

1. チャット: データはJSONL形式である必要があり、各行にはOpenAIチャット形式の会話全体が含まれます。

各行には「messages」というキーが含まれます。各メッセージキーにはメッセージのリストが含まれ、各メッセージは「role」と「content」キーを持つ辞書です。「role」キーは「user」、「assistant」、または「system」のいずれかであり、「content」キーにはメッセージの内容が含まれます。

2. 補完: データはJSONL形式である必要があり、各行には「prompt」と「completion」の2つのキーを含むJSONエンコードされた文字列が含まれます。

{"prompt": "What is 2 + 2?", "completion": "The answer to 2 + 2 is 4"}
{"prompt": "Flip a coin", "completion": "I flipped a coin and the result is heads!"}
{"prompt": "", "completion": ""}

2. ファインチューニング

たった3クリックでファインチューニングを開始できます。

1. 作業したいワークスペースを選択します。
2. モデルを選択:

表示されている包括的なリストからモデルを選択するか、Hugging FaceのURLを貼り付けるだけでファインチューニングを開始できます。

3. 次へをクリック

希望のGPUを選択した後、ノートブックとして実行するか、ジョブとして実行するかの2つのオプションがあります。

3. ノートブックを使用したファインチューニング

「ノートブックとして起動」を選択し、ハイパーパラメータのデフォルト値を選択すると、ノートブックが表示されます。

4. ジョブとしてのファインチューニング:

開始する前に、まずMLリポジトリを作成し（これは、チェックポイントやモデルなどのトレーニングメトリクスやアーティファクトを保存するために使用されます）、ワークスペースにMLリポジトリへのアクセス権を付与する必要があります。MLリポジトリの詳細については、Truefoundryのドキュメントをご覧ください。

次に、「ジョブとして起動」を選択し、ハイパーパラメータのデフォルト値を選択してファインチューニングを開始します。

デプロイメント内でジョブがリストされているのを確認し、ジョブの実行をクリックします。

主な機能:

• 主要なLLMのサポート: Llama 2、Mistral、Zephyr、Mixtralなどの広く利用されているオープンソースLLMのファインチューニングを可能にします。
• ファインチューニングアプローチの柔軟性: スケーラビリティと信頼性のためのジョブ、または実験と反復的なチューニングのためのノートブックのいずれかを使用してLLMをファインチューニングするオプションを提供します。
• QLoRA技術: 効率性とパフォーマンスのバランスを取るQLoRAファインチューニング技術を採用しており、品質を損なうことなく、より低性能なハードウェアでのファインチューニングを可能にします。
• データ形式のサポート: jsonl形式のデータをサポートし、チャット型と補完型の両方のデータセットに対応することで、幅広いLLMアプリケーションを容易にします。
• 簡単なデータ統合: トレーニングデータをTrueFoundryアーティファクトとして、クラウドストレージサービスに、またはローカルにアップロードするオプションを提供し、データ管理の柔軟性を高めます。
• デプロイメントのサポート: ファインチューニング後、実用的なアプリケーションのためにファインチューニングされたモデルをデプロイするためのガイドが利用可能であり、モデルの有用性を高めます。
• MLリポジトリとの統合: MLリポジトリを通じてファインチューニングの進捗状況を追跡し、トレーニングメトリクスやアーティファクトを管理することで、整理されたアクセスしやすいモデル開発を保証します。

2. OpenAI API

OpenAI APIは、OpenAIが開発した高度な人工知能モデル（GPT（Generative Pre-trained Transformer）の最新バージョンを含む）へのアクセスを提供します。OpenAI APIの際立った機能の1つは、カスタムデータセットでモデルをファインチューニングできることです。

Therefore, the behavior of models like GPT-3 and later versions can be adjusted to suit specific applications or to conform to particular content styles and preferences.

While it's not strictly "no-code" because it involves an API, setting it up for training is straightforward compared to the other tools introduced in the previous section.

Fine-tuning code example:

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1. Preparing the Dataset

To fine-tune a model, you first need to prepare your dataset in a format that the OpenAI API can understand. Typically, you'll create a JSON file like the following:

{"prompt": "The capital of France is", "completion": " Paris"}
{"prompt": "The largest planet in the solar system is", "completion": " Jupiter"}

2. Uploading the Dataset to OpenAI

Datasets can be easily uploaded using the OpenAI CLI (Command Line Interface). 

openai tools fine_tunes.prepare_data -f your_dataset.jsonl

3. Fine-tuning the Model

Once your dataset is prepared and uploaded, you can start the fine-tuning process. Below is an example using OpenAI's Python library.

import openai

openai.api_key = "your-api-key"

response = openai.FineTune.create(
  training_file="file-YourFileIDHere",
  model="gpt-3.5-turbo",
  n_epochs=4,
  learning_rate_multiplier=0.1,
  batch_size=4
)

4. Using the Fine-tuned Model

Once the fine-tuning process is complete, you can use the fine-tuned model for text generation and other tasks by specifying its ID.

response = openai.Completion.create(
  model="YOUR_FINE_TUNED_MODEL_ID",
  prompt="The capital of Italy is",
  max_tokens=50
)
print(response.choices[0].text.strip())

It is also possible to deploy the fine-tuned model.

Key Features:

• Ease of Use: The API simplifies interaction with powerful AI models, eliminating the complexity of directly managing or training large neural networks.
• Scalability: OpenAI handles infrastructure and scaling, providing consistent performance regardless of workload.
• Continuous Updates: OpenAI frequently updates its API and models, giving users access to the latest advancements in AI research.

3. Microsoft Azure

Microsoft Azure is a cloud computing platform that offers a wide range of services, including computing, storage, and analytics. It provides users with tools to efficiently build, deploy, and manage applications. 

注目すべき特徴の1つは、直感的なインターフェースです。これにより、初心者でも広範なコーディング知識なしに簡単に操作できます。複雑なコーディングではなくシンプルなクリック操作でアプリケーションを微調整できるため、Azureはストレスフリーな開発のためのアクセスしやすいツールとなっています。

Azureでファインチューニングの「ジョブ」を設定する簡単なウォークスルーをご紹介します。

1. データの準備:

当然ながら、これはすべてのツールにとって基本的な要件です。トレーニングデータはJSON Lines (JSONL)、CSV、またはTSV形式で利用できます。データの要件は、モデルをファインチューニングする特定のタスクによって異なります。

テキスト分類の場合:
2つの列: Sentence (文字列) と Label (整数/文字列)

2. 基盤モデルを選択する

3. ファインチューニングジョブの設定: 

ファインチューニングジョブを送信すると、モデルをトレーニングするためのパイプラインジョブが作成されます。すべての入力を確認し、ジョブの出力からモデルを収集できます。

4. ファインチューニングされたモデルを評価する

ファインチューニングされたモデルが期待どおりに機能するかどうかを判断するには、トレーニングおよび評価メトリクスを確認できます。

主な機能:

• ユーザーフレンドリーなインターフェース: Azureの使いやすいインターフェースは、初心者でも簡単に操作できるようにします。
• ノーコードオプション: ファインチューニングに広範なコーディングは必要なく、ユーザーはシンプルなクリック操作でタスクを実行できます。
• スケーラビリティ: アプリケーションは、変化する需要に合わせて簡単にスケールアップまたはスケールダウンできます。
• 総合的なサービス: Azureは、分析機能や監視機能を含む、ファインチューニングのための幅広いツールを提供します。
• 統合: Microsoftおよびサードパーティのツールとシームレスに統合し、ワークフローの柔軟性を高めます。

4. Replicate

Replicateは、ソフトウェアアプリケーションのさまざまな側面をファインチューニングするために設計された多機能ツールです。ファインチューニングツールとしてのReplicateの用途には、パフォーマンスの最適化、構成の調整、最小限の労力での機能強化が含まれます。GPUのセットアップを処理することで、プロセスを簡素化します。Open AI APIと同様に、リストにある他のツールのように厳密には「ノーコード」ではありませんが、前のセクションの他のツールと比較して、トレーニングのために簡単にセットアップできます。

llama-2bのファインチューニング手順:

1. トレーニングデータを準備する

トレーニングデータはJSONL形式である必要があります。以下に、このファイルの構造例を示します。

{"prompt": "What's the weather like?", "completion": "The weather is sunny."}
{"prompt": "Tell me a joke.", "completion": "Why don't scientists trust atoms? Because they make up everything!"}

2. Replicateで認証する

ターミナルでReplicate APIトークンを環境変数として設定する必要があります。

export REPLICATE_API_TOKEN=<your-token-here>

3. トレーニングデータをアップロードする

データをS3バケット、またはcurlコマンドを使用してReplicateに直接アップロードできます。

4. Replicateでモデルを作成する

トレーニング済みモデル用に、Replicateで空のモデルを作成する必要があります。トレーニングが完了すると、このモデルに新しいバージョンとしてプッシュされます。

5. トレーニングジョブを作成する

以下に示すように、IDEでトレーニングジョブを作成する必要があります。

import replicate

training = replicate.trainings.create(
  version="meta/llama-2-7b:version-id", # Replace "version-id" with the actual version ID of the model you chose
  input={
    "train_data": "https://yourdata.com/data.jsonl", # Use your actual data URL here
    "num_train_epochs": 3
  },
  destination="your-username/your-model-name" # Use your actual username and model name here
)

print(training)

6. トレーニングの進捗を監視する

プログラムで進捗を監視するには、以下を使用できます。

training.reload()
print(training.status)

7. ファインチューニング済みモデルを実行する

トレーニングが完了したら、APIでモデルを実行できます。

output = replicate.predictions.create(
  version=training.output["version"], # Use the version output from your training
  input={"prompt": "Your prompt here"}
)

print(output)

主な機能：

• 使いやすさ： ユーザーフレンドリーなインターフェースと分かりやすいAPIによりファインチューニングプロセスを簡素化し、初心者から経験豊富な実務家まで、誰もが利用できるようにします。
• クラウドベースのトレーニング： クラウドベースのトレーニングを提供することでローカルGPUリソースの必要性を排除し、ユーザーはハードウェアに関係なくモデルをトレーニングできます。
• 柔軟なデータ入力： トレーニングデータにJSONL形式をサポートし、さまざまなタスクに対応する柔軟で構造化された入力を可能にします。
• モデルホスティング： ファインチューニング済みモデルを自動的にホストし、AIモデルのアプリケーションへの簡単な統合とデプロイを可能にします。
• バージョン管理：異なるトレーニングバージョンを追跡し、モデルの以前のバージョンを簡単に管理、比較、復元できるようにします。

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5. Google Gen AI Studio

Gen AI Studioでは、APIまたはウェブサイトを通じてファインチューニングジョブを設定する両方のオプションがありますが、ここではAPIメソッドのみについて説明します。これは、上記で説明したツールと比較して、最も効率的なプロセスを備えています。

詳しい手順は以下の通りです。

1. データセットの準備

データセットはJSONL形式である必要があり、各行は「input_text」と「output_text」キーを持つJSONオブジェクトです。わずか10の例からトレーニングを開始できますが、少なくとも100の例が推奨されます。

2. データセットのアップロード

データセットをGoogle Cloud Storage (GCS) バケットにアップロードする必要があります。バケットがない場合は、Google Driveで作成できます。

3. 認証と初期化

接続を確立するために、認証情報を提供する必要があります。

from google.auth import default
from google.cloud import aiplatform
from vertexai import init

credentials, _ = default(scopes=["https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform"])
project_id = "your-project-id"
location = "your-project-location" # e.g., "us-central1"
init(project=project_id, location=location, credentials=credentials)

4. チューニング関数の準備

必要なパラメータを使用してチューニング用の関数を定義する必要があります。

from vertexai.language_models import TextGenerationModel
from vertexai.preview.language_models import TuningEvaluationSpec

def tuning(project_id, location, model_display_name, training_data, train_steps=10, evaluation_dataset=None, tensorboard_instance_name=None):
    eval_spec = TuningEvaluationSpec(evaluation_data=evaluation_dataset)
    if tensorboard_instance_name:
        eval_spec.tensorboard = aiplatform.Tensorboard(tensorboard_name=tensorboard_instance_name)
    model = TextGenerationModel.from_pretrained("text-bison@002")

    model.tune_model(
        training_data=training_data,
        model_display_name=model_display_name,
        train_steps=train_steps,
        tuning_job_location="europe-west4",
        tuned_model_location=location,
        tuning_evaluation_spec=eval_spec,
    )
    print(model._job.status)
    return model

5. モデルチューニングの実行

先ほど指定したチューニング関数を、特定のパラメータで呼び出します。training_dataパラメータは、GCS URIまたはpandas DataFrameにすることができます。

主な機能：

1. APIアクセスとユーザーインターフェースの両方に対応：グラフィカルなアプローチを好むユーザーのために、Gen AI Studioは直感的なユーザーインターフェースを提供します。
2. スケーラブルなインフラストラクチャ：Google Cloudのスケーラブルなインフラストラクチャを活用し、大規模なデータセットや計算負荷の高いチューニングジョブを効率的に処理します。
3. Google Cloudサービスとの統合：データセット管理のためのCloud StorageやモデルデプロイのためのVertex AIなど、他のGoogle Cloudサービスとシームレスに統合します。
4. 幅広い事前学習済みモデル：さまざまなタスクや言語に適した多様な事前学習済みモデルにアクセスでき、ファインチューニングの確かな出発点となります。
5. 共同作業とバージョン管理：チームメンバーとの共同作業、ファインチューニングプロジェクトの共有、ファインチューニング済みモデルのバージョン管理を可能にする機能。

6. Predibase

Predibaseは、GPT-4のような大規模言語モデル（LLM）を特定のタスクやアプリケーション向けにファインチューニングすることを容易にするために設計された専門プラットフォームです。個々のニーズに合わせてこれらのモデルをカスタマイズするための、合理化された使いやすい環境を提供することで、LLMの高度な機能へのアクセスを可能にします。

Predibaseでは、ファインチューニングジョブを実行するためにPython SDKとUIの両方を選択できます。

mistral-7b-instructをファインチューニングするためのステップバイステップガイドを以下に示します。

1. 基本設定

まず、Predibaseでアカウントを登録し、クレジットを追加するためにデポジットします。その後、APIキーを生成します。

2. モデルリポジトリの作成

「Models」に移動し、以下に示すように「New Model Repository」をクリックします。

次に、リポジトリに名前を付け、説明を追加します。

3. ファインチューニングの開始：

ハイライトされた領域に入力し、「train」を押します。これにより、利用可能な計算リソースが確保されるまでリクエストがキューに入れられます。

コードプラットフォーム：

コードプラットフォームは、プログラミングに確かな知識を持つユーザー向けに設計されています。これらのプラットフォームは、ファインチューニングなどのタスクのためにカスタムPythonスクリプトを実行できる仮想マシンを提供します。高いカスタマイズ性とトレーニングおよびデプロイメントフェーズにおける複雑な制御を必要とするプロジェクトに最適です。

1. Amazon SageMaker：

Amazon SageMakerは、開発者やデータサイエンティストが機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイできる機能を提供するフルマネージドサービスです。

Amazon SageMakerには、大規模言語モデル向けに「ファインチューニング」と明示的にラベル付けされた専用の組み込み機能はありません。その代わりに、カスタムPythonスクリプトを実行してファインチューニングタスクを達成できる、強力で柔軟なプラットフォームを提供します。

SageMakerでHugging Faceを使って言語モデルのファインチューニングジョブを開始する簡単な例を以下に示します。これは、AWSアカウントをすでにセットアップし、AWS CLIを設定済みであることを前提としています。（ファインチューニングタスクには、Amazon SageMaker上でTensorFlowまたはPyTorchを直接使用することもできます）

1. SageMakerセッションのセットアップと初期化：

import sagemaker
from sagemaker.huggingface import HuggingFace

# Initialize a sagemaker session
sagemaker_session = sagemaker.Session()

# Set up the role for SageMaker
role = sagemaker.get_execution_role()

2. ファインチューニングスクリプトの準備：

Typically, you create a fine-tuning script (train.py) to pass to the estimator. This script should include the logic for loading, fine-tuning, and saving the model.

# Define hyperparameters (if any), model name, and fine-tuning script
hyperparameters = {'epochs': 3, 'train_batch_size': 16, 'model_name': 'distilbert-base-uncased'}

huggingface_estimator = HuggingFace(
    entry_point='train.py',          # Your script name
    instance_type='ml.p3.2xlarge',   # Training instance type
    instance_count=1,                # Number of instances
    role=role,                       # IAM role with permissions
    transformers_version='4.6.1',    # Transformers library version
    pytorch_version='1.7.1',         # PyTorch library version
    py_version='py36',               # Python version
    hyperparameters=hyperparameters)

3. Create a Hugging Face Estimator:

# Define hyperparameters (if any), model name, and fine-tuning script
hyperparameters = {'epochs': 3, 'train_batch_size': 16, 'model_name': 'distilbert-base-uncased'}

huggingface_estimator = HuggingFace(
    entry_point='train.py',          # Your script name
    instance_type='ml.p3.2xlarge',   # Training instance type
    instance_count=1,                # Number of instances
    role=role,                       # IAM role with permissions
    transformers_version='4.6.1',    # Transformers library version
    pytorch_version='1.7.1',         # PyTorch library version
    py_version='py36',               # Python version
    hyperparameters=hyperparameters
)

4. Start the training job:

# Assuming you have your training data in an S3 bucket
data = {'train': 's3://your-bucket/train-dataset/', 'test': 's3://your-bucket/test-dataset/'}

# Fit the model
huggingface_estimator.fit(data)

Key Features:

1. Support for Built-in Algorithms and Major Frameworks: SageMaker supports TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, and more, making it easy to fine-tune LLMs with custom datasets.
2. Managed Spot Training: Reduce model training costs by using Amazon EC2 Spot Instances.
3. Distributed Training: SageMaker simplifies faster and more cost-effective model training by distributing training jobs across multiple GPUs or instances.

2. Google Colab:

Google Colab is a popular cloud-based Jupyter Notebook service that provides free access to computing resources, including GPUs and TPUs, making it an ideal platform for fine-tuning Large Language Models (LLMs).

Especially for beginners. Colab notebooks run directly in the cloud from your browser, without requiring any local setup.

Below is a simple code snippet for fine-tuning a Transformer model using Hugging Face Transformers and PyTorch in Google Colab.

1. Environment Setup:

!pip install torch torchvision transformers

2. Load Pre-trained Model and Tokenizer:

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
from transformers import AdamW

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

# Prepare the model for training
model.train()

3. Fine-tuning the Model:  (Assuming the dataset is loaded into variables input_ids, attention_masks, and labels)

from torch.utils.data import DataLoader, RandomSampler, TensorDataset

# Create a data loader
dataset = TensorDataset(input_ids, attention_masks, labels)
dataloader = DataLoader(dataset, sampler=RandomSampler(dataset), batch_size=32)

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=2e-5)

# Example training loop
for epoch in range(4):  # loop over the dataset multiple times
    for step, batch in enumerate(dataloader):
        batch = [r.to('cuda') for r in batch]  # Move batch to GPU
        b_input_ids, b_input_mask, b_labels = batch

        # Forward + backward + optimize
        outputs = model(b_input_ids, token_type_ids=None, attention_mask=b_input_mask, labels=b_labels)
        loss = outputs[0]
        loss.backward()
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()

4. Save the Model:

model.save_pretrained("/content/drive/My Drive/Colab Models/my_finetuned_model")

Key Features:

1. Free Access to GPUs/TPUs: Colab provides free access to NVIDIA GPUs and Google TPUs, which can significantly accelerate the training and fine-tuning of machine learning models.
2. Google Driveとの連携：データセットやモデルをGoogle Driveから直接、簡単に保存・アクセスでき、データ処理やモデルの保存がスムーズになります。
3. プリインストールされたライブラリ：Colabには、TensorFlow、PyTorch、Hugging Face Transformersなど、データサイエンスや機械学習の主要なライブラリのほとんどがプリインストールされており、すぐにモデルのファインチューニングを開始できます。
4. インタラクティブな環境：ノートブックインターフェースは、ライブコード、視覚化、テキスト注釈を組み合わせることで、インタラクティブな開発とドキュメント作成を可能にします。

3. Paperspace Gradient

Paperspace Gradientは、クラウド上での機械学習モデルの開発、トレーニング、デプロイのプロセスを簡素化するために設計されたツールスイートです。

Gradientは、スケーラブルなインフラストラクチャとコンテナのサポートにより、大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングのようなタスクに特に効果的であり、データサイエンティストやML実務家にとって強力な選択肢となっています。

Paperspace GradientでPyTorchを使ってTransformerモデルをファインチューニングする例を以下に示します。

1. 事前学習済みモデルとトークナイザーの読み込み：

from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

2. データセットの準備：

from transformers import TextDatasetForNextSentencePrediction

dataset = TextDatasetForNextSentencePrediction(
    tokenizer=tokenizer,
    file_path="./my_dataset.txt",
    block_size=128
)

3. モデルのファインチューニング：

from torch.utils.data import DataLoader
from transformers import AdamW

dataloader = DataLoader(dataset, shuffle=True, batch_size=8)
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)

model.train()
for epoch in range(3):  # Loop over the dataset multiple times
    for batch in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        inputs, labels = batch['input_ids'], batch['labels']
        outputs = model(inputs, labels=labels)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()

4. モデルの保存：

model.save_pretrained("./my_finetuned_model")

主な機能：

1. 事前設定済み環境：Gradientは、TensorFlow、PyTorch、Hugging Face、その他の機械学習フレームワーク向けに事前設定された環境を提供し、ファインチューニングタスクの迅速なセットアップを可能にします。
2. 強力なGPU：幅広いGPUオプションにアクセスできるため、初期実験向けの費用対効果の高いオプションから、集中的なトレーニングセッション向けのハイエンドGPUまで、プロジェクトのニーズに応じてコンピューティング能力を拡張できます。
3. Gradientノートブック：Jupyter Notebooksに似たインタラクティブなコーディング環境ですが、Paperspaceのクラウドインフラストラクチャ上で実行されるという利点があります。これは、クラウド上で直接開発、ファインチューニング、実験を行うのに最適です。
4. ジョブとワークフロー：ジョブを順次または並行して実行することで機械学習パイプラインを自動化し、効率的なモデルトレーニングとデプロイを可能にします。

4. Run.ai

Run.AIは、機械学習ワークロード向けにGPUリソースを最適化するために設計されたプラットフォームであり、データサイエンティストやAI研究者が、大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングを含む複雑なAIモデルを実行および管理しやすくします。 

コンピューターリソースを効率的に整理するツールであるKubernetesを基盤としています。そのため、複雑なAIプロジェクトの実行を容易にし、チームがプロジェクトをスムーズに拡張できるようにします。

詳細についてはRun.AIのドキュメントを参照してください。ここでは、Run.AIプラットフォームでLLaMA-2のようなモデルをファインチューニングするための一般的なワークフローに基づいた簡略化された例を示します。

1.  環境の準備

2. プロジェクトとGPUリクエストの設定

runai submit my-fine-tuning-job -p my-project --gpu 2 --image my-llama2-fine-tuning-image train.py

3. ファインチューニングスクリプトの作成

train.pyスクリプトには、LLaMA-2（または選択したモデル）の読み込み、データセットの読み込み、およびファインチューニングプロセスを実行するためのロジックを含める必要があります。これには、モデルの読み込みにHugging Face Transformers、トレーニングループにTensorFlowまたはPyTorchなどのライブラリを使用することが含まれる場合があります。

from transformers import LlamaForConditionalGeneration, LlamaTokenizer

# Load model and tokenizer
model = LlamaForConditionalGeneration.from_pretrained('Llama-2-model-name')
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained('Llama-2-tokenizer-name')

# Load your dataset, prepare data loaders, define your training loop here #
model.train()


for epoch in range(num_epochs):
    for batch in dataloader:
        # Training loop logic
        pass

# Save your fine-tuned model
model.save_pretrained('./fine-tuned-model')

4. トレーニングジョブの監視と管理

Run.AIは、GPU使用率、トレーニングジョブの進捗状況を監視し、計算リソースを効果的に管理するためのツールを提供します。ジョブのステータスとパフォーマンスを追跡するには、Run.AIダッシュボードまたはCLIを使用してください。

runai list jobs

このコマンドは、現在実行中のすべてのジョブを一覧表示し、ファインチューニングタスクの進捗状況とリソース使用量を監視できるようにします。

主な機能：

1. GPU最適化と弾力的なGPU割り当て：GPU使用率を自動的に最適化し、効率を向上させ、ワークロードの要求に基づいてGPUリソースを動的に割り当てることで、コストを大幅に削減します。
2. リソース管理の簡素化：AIワークロードを管理するための直感的なダッシュボードとCLIを提供し、リソース使用量をリアルタイムで監視および調整することを容易にします。
3. 人気のフレームワークとの統合：TensorFlow、PyTorch、Hugging Face Transformersなどの人気のある機械学習フレームワークをサポートし、既存のワークフローへのシームレスな統合を促進します。

あなたに合ったツールの選び方：

使いやすさ： 特にコーディングにあまり慣れていない場合は、わかりやすいツールを選びましょう。コードを書く必要がないツールもあります！

スケーラビリティ： プロジェクトの成長に合わせて、より大規模なデータセットや複雑なモデルもスムーズに処理できるツールを選びましょう。

モデルとデータセットのサポート： 使用している特定のデータタイプやモデルと相性の良いツールを選びましょう。

計算リソース： プロジェクトに高い計算能力が必要な場合は、GPUやTPUにアクセスできるツールを探しましょう。

コスト： どのくらいの費用をかけられるかを考慮しましょう。無料のツールもあれば、使用したリソースに基づいて課金されるツールもあります。

カスタマイズ性と制御： コードに精通しているなら、あらゆるものを細かく調整できるツールを好むかもしれません。

統合： 既存のワークフローやツールにシームレスに統合されるツールであれば、より簡単です。

コミュニティとサポート： 協力的なコミュニティと充実したドキュメントがあれば、多くの手間を省くことができます。

よくある質問

LLM向けの最適なファインチューニングツールは何ですか？

主要なファインチューニングツールには、モデルアクセス用のHugging Face、クラウドベースのトレーニング用のSiliconFlow、エンタープライズグレードのオーケストレーション用のTrueFoundryなどがあります。AxolotlやLLaMA-Factoryのようなオープンソースライブラリも、LoRAのような高度な技術をサポートしています。TrueFoundryは、モデルアクセス、実験追跡、デプロイメントガバナンスを単一のセキュアなプラットフォームに独自に統合しています。

クラウド上でファインチューニングツールを使用する際の費用はどのくらいですか？

クラウドでのファインチューニング費用は、GPUの計算時間、モデルサイズ、ストレージ要件によって異なります。7Bパラメータモデルのトレーニングには通常100ドルから400ドルかかりますが、70Bモデルでは10,000ドルを超える場合があります。QLoRAのようなパラメータ効率の良い手法を使用すると、これらの費用をトレーニング実行あたり約50ドルから300ドルに大幅に削減できます。

パラメータ効率の良いファインチューニング（PEFT）ツールとは何ですか？

PEFTファインチューニングツールは、LoRAのような技術を利用して、モデルのパラメータのごく一部のみを調整します。これによりGPUメモリ要件が削減され、チームはコンシューマーハードウェアや単一のGPUで大規模なモデルをトレーニングできるようになります。これらのツールは、トレーニング速度を向上させながら、フルモデルの再トレーニングに匹敵する精度を提供します。

ファインチューニングツールとプロンプトエンジニアリングの違いは何ですか？

ファインチューニングツールは、専門的なデータセットを用いてモデルを再学習させ、ドメイン固有のタスクにおけるパフォーマンスを向上させるためにパラメータを調整します。一方、プロンプトエンジニアリングは、モデルの内部重みを変更することなく、入力テキストを修正して出力を誘導します。プロンプトエンジニアリングはより迅速ですが、ファインチューニングは、複雑なエンタープライズのユースケースに対して、より深い制御と優れた精度を提供します。

TrueFoundryはファインチューニングツールとしてどのように機能しますか？

TrueFoundryは、データ統合、実験追跡、モデルデプロイメントのための統合インターフェースを提供することで、ファインチューニングを簡素化します。ユーザーは独自のデータをアップロードし、高性能なバックエンドを利用した最適化されたインフラストラクチャ上でファインチューニングジョブを開始できます。トレーニングが完了すると、チームは更新されたチェックポイントをワンクリックで直接本番環境にデプロイできます。