学習させるデータの量・モデルのサイズ・出力方式のカスタマイズ内容により変動します。一般的には、データ準備期間を含めて2週間〜2ヶ月程度です。詳細はお問い合わせ時にヒアリングさせていただきます。
ファインチューニングサービスの4つの価値
世界トップレベルのオープンソース開発経験を持つチームが、あなた専用のAIモデルを構築します
多様なオープンソースモデル対応
DeepSeek・Qwen・Kimi-k2・GLM等、最新オープンソースモデルのファインチューニングに対応。業界特化・タスク特化のカスタムモデルを構築します。
自社GPU環境で完全コントロール
自社GPU環境保有で、サーバーインフラも提供。学習データの管理・モデルのホスティング・推論環境まで一貫サポートします。
ZDRモデルでの推論環境提供
ファインチューンしたモデルを動かすサーバー環境も提供。推論時のデータをサーバーに一切残さないZDR(ゼロデータリテンション)モデルとして運用可能。
実績:業界特化モデル開発
パッケージデザイン専門ファインチューンモデル等、業界特化モデルの開発実績。一般的なLLMでは対応できない専門領域に対応します。
DeepSeek・Qwen・Kimi・GLM等、あらゆるオープンソースモデルに対応
DeepSeek・Qwen・Kimi-k2・GLM等、最新オープンソースモデルのファインチューニングに対応。業界特化・タスク特化のカスタムモデルを構築します。
自社GPU環境保有で、学習からデプロイまでのサーバーインフラを提供。学習データの管理・モデルのホスティング・推論APIの提供まで、一貫してサポートします。
- DeepSeek・Qwen・Kimi-k2・GLM等の最新モデル対応
- 自社GPU環境でコスト最適化
- 学習からデプロイまで一貫サポート
- 推論API・ホスティング環境も提供
実績:パッケージデザイン専門ファインチューンモデル
パッケージデザイン業界向けに特化したファインチューンモデルを開発。デザインルール・ブランドガイドライン・過去実績データで学習し、一般的なLLMでは対応できない業界特化の提案を実現しました。
クライアント固有のデザイン要件・ブランド一貫性を保ちながら、高速でデザイン案を生成。デザイナーの生産性を大幅に向上させています。
- デザインルール・ガイドラインを学習
- 過去の成功事例パターンを反映
- ブランド一貫性を保ったデザイン提案
- クライアント固有の要件に対応

