お問い合わせ

コース概要

DeepSeek LLMのファインチューニング入門

  • DeepSeek-R1やDeepSeek-V3など、各種DeepSeekモデルの概要説明。
  • LLMのファインチューニングが必要となる背景について解説する。
  • ファインチューニングとプロンプトエンジニアリングの違いを比較する。

ファインチューニング用データセットの準備方法

  • 特定分野向けデータセットの選定・収集方法。
  • データ前処理およびクリーニングのテクニックについて説明する。
  • DeepSeek LLM用に最適化されたトークン化・データフォーマット設定法。

ファインチューニング環境のセットアップ手順

  • GPUやTPUを活用した計算環境の設定方法。
  • Hugging Face TransformersとDeepSeek LLMを連携させる手順。
  • ファインチューニングの際に重要なハイパーパラメータについて解説する。

DeepSeek LLMのファインチューニング実践

  • 教師あり学習を用いたモデルのファインチューニング実施法。
  • LoRA(低ランク適応)やPEFT(パラメータ効率型ファインチューニング)の利用方法。
  • 大規模データセット向けに分散処理を活用したファインチューニングの運用法。

ファインチューニング済みモデルの評価と最適化手法

  • 各種指標を用いたモデル性能の測定方法。
  • 過学習や未学習への対処法について解説する。
  • 推論速度や計算資源効率を向上させるための最適化テクニック。

ファインチューニング済みDeepSeekモデルの展開・運用手順

  • API導入に向けたモデルパッケージ化の方法。
  • 各種アプリケーションとの連携手順について説明する。
  • クラウドやエッジコンピューティング環境でのスケール拡大方法。

現実世界における活用例と適用シナリオ

  • 金融業界・医療分野・カスタマーサポート向けのファインチューニング事例。
  • 各業界での実装成功例に関するケーススタディ。
  • 特定分野向けAIモデル開発における倫理的配慮事項について説明する。

まとめおよび今後の展開について

要求

  • 機械学習および深層学習フレームワークに関する実務経験があること。
  • Transformerモデルや大規模言語モデル(LLM)について理解していること。
  • データ前処理およびモデル学習手法に関する基礎知識があること。

対象者

  • LLMのファインチューニングに取り組みたいAI研究者。
  • カスタムAIモデルの開発を行う機械学習エンジニア。
  • AI技術を活用したソリューションの実装を目指す上級レベルの開発者。
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

関連カテゴリー