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「自分用のLLM」を、手元のMacで育てる
LLMのファインチューニングはGPUサーバーが必要で高コスト——そう思っていませんか。Apple Silicon（M1/M2/M3/M4）のMacなら、クラウドなしで独自LLMを作れます。
ローカルLLMファインチューニング は、MLX + LoRAを使ってApple Silicon上でLLMをファインチューニングするパイプラインです。独自データで学習させた日本語対応の小型LLMを、コストゼロで手元に持てます。
できること
Apple SiliconのGPUをフル活用
MLXフレームワークがM1〜M4チップのUnified Memoryを最大限に活用。16GBメモリのMacBookでも実用的な速度でファインチューニングできます。
LoRAで効率的な学習
全パラメータを更新せず差分だけを学習するLoRAにより、メモリ消費を抑えながら高品質なファインチューニングが可能です。
日本語読解データで学習済み
JsQuAD（日本語読解QAデータセット）での学習パイプラインを提供。独自データへの差し替えも容易です。
早期停止・カスタムロス対応
過学習を防ぐ早期停止とChunked Lossを実装済み。長時間学習の品質管理も自動化されています。
こんな人に向いています
- 社内データで専用LLMを作りたいエンジニア
- クラウドAPIのコスト・プライバシーが気になる開発者
- Apple Silicon MacでAI開発を始めたい人
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