LLM入門

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4.1 LLMのモデル圧縮技術｜効率的な量子化と知識蒸留

LLMのモデル圧縮技術を解説。量子化、知識蒸留、プルーニングの実装例を紹介し、推論速度とリソース効率を向上させる方法を学びます。
2024-11-13

4.0 LLMのモデル圧縮と推論速度の最適化｜効率的なパフォーマンス改善

LLMのモデル圧縮技術と推論速度の最適化手法を解説。量子化、知識蒸留、ONNXを使用したPython実装例で効率的なLLMのデプロイをサポート。
2024-11-12

LLM入門：Pythonを用いたLLMアプリケーション構築ガイド | API設計、微調整、デプロイ

Pythonエンジニア向けに、LLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーションの構築方法を徹底解説。FlaskやFastAPIを使ったAPI設計、モデルの微調整（ファインチューニング）、データ前処理の自動化、推論速度の最適化、Docker/Kubernetesを使ったデプロイまで、実践的な内容をカバーします。
2024-11-01

8.1 モデルサイズと計算コスト - LLMの効率的な運用とコスト削減の技術

LLM（大規模言語モデル）のモデルサイズと計算コストに関する課題を解説し、量子化やプルーニングなどのモデル圧縮技術や、分散学習を通じたトレーニングコスト削減の方法を紹介します。
2024-10-23

7.1 LLMの大規模モデル進化 | モデルサイズの拡大とその課題、技術的アプローチ

LLM（大規模言語モデル）の進化について解説。モデルサイズの急速な拡大とそれに伴う課題、そして効率的なトレーニング手法や量子化技術など、技術的なアプローチを紹介します。
2024-09-28

5.2 LLMの計算リソースとコストの課題 | 最適化手法とクラウド活用

LLM（大規模言語モデル）の運用に伴う計算リソースとコストの課題をエンジニア向けに解説。モデル圧縮、量子化、分散トレーニングなどの最適化手法や、クラウドサービスを活用した効率的なリソース管理の方法について紹介。
2024-09-22

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チーム

任 弘毅

株式会社レシートローラーにて開発とサポートを担当。POSレジやShopifyアプリ開発の経験を活かし、業務のデジタル化を促進。

下田 昌平

開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。