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。

LoRAファインチューニングの開始は常にDatasetだ

LoRAファインチューニングを成功させるためには、Datasetの準備が重要です。画像解像度、比率、一貫性、キャプション作成法、そしてデータ数に関する実践ガイドを提供します。

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…

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…