LoRA でファインチューニング

LoRA でファインチューニングジョブを作成するには？

LoRA を使用してモデルをファインチューニングするには、以下の手順に従ってください。

注記

• ファインチューニングジョブを開始する前にログインが必要です。
• 十分な残高（クレジット）があることを確認してください。
• ファインチューニングに使用できるベースモデルが少なくとも 1 つ必要です。

手順

1. 「Fine-tuning Jobs」ページ に移動し、「+ Fine-tune model」 をクリックします。
2. ポップアップで、ファインチューニングジョブの 名前 を入力します。
   • 検証：必須、最大 100 文字、Unicode 文字・数字・-・_・. をサポート

3. ドロップダウンリストから ベースモデルを選択 します。
   • 例：gemma-3-27b-it、Qwen3-4B-Instruct-2507、Llama-3.3-70B-Instruct
4. ドロップダウンリストから データセット形式を選択 します：Alpaca / ShareGPT / ShareGPT_Image
5. 学習データファイルをアップロード します。
   • 対応形式：CSV、JSON、JSONL、ZIP、Parquet（100 MB 未満）
6. （任意） 検証データをアップロード します。

7. （任意） ハイパーパラメーターを設定 します：
   • 学習率（Learning rate）： 浮動小数点数、1e-6 → 1e-4（例：0.00001）
   • エポック数（Number of epochs）： 整数 1〜20（デフォルト = 5）
8. 「Create」 をクリックしてファインチューニングジョブを開始します。
   • ジョブはテーブルに Running ステータスで表示されます。

ヒント

LoRA によるファインチューニングは通常数分で完了します。

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ファインチューニングジョブを管理するには？

「Fine-tuning Jobs」 ページでは以下の操作が可能です。

• View detail — AI Studio でパイプラインの詳細を開きます。
• Deploy model — 学習完了後、LoRA モデルをデプロイします。
• Cancel job — 実行中のジョブをキャンセルします（確認が必要）。
• Delete job — ジョブを完全に削除します（確認が必要）。

ステータスバッジ

• Running（黄色）
• Succeeded（緑色）
• Failed（赤色）
• Canceled（グレー）