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11月 26, 2025

GGUF時代を経てDGX Sparkで - ローカルAI研究の新しい地平線

このポストでは、GGUFモデルを超えDGX Sparkを活用したローカルAI研究の新しい地平を探求します。最新のFluxモデルとローカル環境構築方法、性能比較、実際の活用事例を紹介します。

11月 20, 2025

AIモデル保存の新しい標準：概念と利点

AIモデル保存の新しい標準である.safetensorsフォーマットを紹介し、その概念と利点について詳しく説明します。この文章では.safetensorsフォーマットの利点と応用例を扱います。

11月 20, 2025

GGUFフォーマット完全ガイド - ローカルLLMの新しい標準

GGUFフォーマットはローカルLLMモデルを効率的に保存し、配布するための新しい標準です。このガイドではGGUFフォーマットの構造、変換方法、使用例、および利点を詳しく説明し、ローカルLLM環境での活用法を段階的に案内します。

11月 19, 2025

LoRAモデル更新の秘密 - 忘却と復習、人的記憶に似た微調整の技術

LoRAモデル更新の秘密を探求し、忘却と復習メカニズムを通じて人間記憶を模倣した微調整技法を紹介します。この文はLoRA基盤モデルの効率的更新戦略と実践適用事例を扱い、AI開発者や研究者に実践的なインサイトを提供します。

11月 19, 2025

FLUX1-dev. 12B LoRAファインチューニング結果分析 - 250 vs 1000ステップ、果たして勝者は？

FLUX1-dev 12BモデルをLoRAファインチューニングした結果を250ステップと1000ステップで比較し、性能差を分析します。学習速度、メモリ使用量、最終性能指標を通じて最適なステップ数を示し、LoRAファインチューニングの長所と短所を整理した投稿です。

11月 19, 2025

DGX SparkでのFLUX 1-dev 12B LoRAファインチューニング実践記 - 低消費電力高効率学習の明と暗

DGX Spark ARMベースでFLUX 1-dev 12BモデルをLoRAファインチューニングした実践経験を共有します。1000ステップ、100エポックの学習過程、OOM問題、電力効率、CPUボトルネックなどの詳細分析と今後の改善案を含んでいます。

11月 19, 2025

効率的なAIファインチューニングの核心 - LoRA完全整理

巨大言語モデル時代にLoRA（Low-Rank Adaptation）を活用して効率的にファインチューニングする方法を整理したブログポストです。LoRAの原理、利点、実際の活用例を通じてPEFT技法の利点を一目で把握できます。

11月 17, 2025

画像生成モデルの隠れた助っ人 - CLIPと高度なプロンプト戦略

CLIPとデュアルエンコーダーを活用した画像生成プロンプト最適化戦略を紹介します。T5-XXLとCLIP-Lの役割と効果的な文・キーワードの組み合わせ方を説明し、高品質な画像を作成するための実践ガイドを提供します。

5月 13, 2025

AI音声認識戦争：Whisper vs Parakeet – リアルタイムの勝者は誰か？

NVIDIAの新しい音声認識モデルParakeetとWhisperを比較し、リアルタイムAI転写技術の速度、精度、利用可能性を分析します。

AI技術