ローカルLLMファインチューニング：実践ガイドresearch#llm📝 Blog|分析: 2026年2月14日 06:00•公開: 2026年2月14日 05:56•1分で読める•Qiita LLM分析この記事は、大規模言語モデル (LLM) をローカルでファインチューニングするための明確で簡潔なガイドを提供しており、広範なGPUリソースを必要とせずに、開発者がプロセスにアクセスできるようにしています。小規模なカスタムデータセットを使用して手順を説明しており、学習と実験に最適です。重要ポイント•CPUベースのローカルマシンでLLMのファインチューニングを実演します。•プロセスを理解しやすくするために、小さなカスタムデータセットを使用します。•データセットの作成からモデルの利用まで、ステップバイステップのガイドを提供します。引用・出典原文を見る"軽量LLMを教師ありファインチューニング（SFT）する流れを整理しました。"QQiita LLM2026年2月14日 05:56* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事TPUs: Google's AI Accelerator Revolutionizing Machine Learning新しい記事On-Device AI Browser Automates Tasks with WebLLM - No Cloud or API Keys Needed!関連分析researchAIの「感情」を解き明かす：LLMとのインタラクションの新しい視点2026年2月14日 08:15researchAIで人生を管理：メモ書きを超える革新的なアプローチ2026年2月14日 07:48research深層学習の実験：ブレークスルーへの道2026年2月14日 05:32原文: Qiita LLM