UnslothとHugging Face Jobsで無料でAIモデルをトレーニング

本記事は、UnslothとHugging Face Jobsを活用して、高速かつ低コストでAIモデルをファインチューニングする方法を解説する。特に、LiquidAI社の小型言語モデル「LFM2.5-1.2B-Instruct」を対象とし、Claude CodeやCodexなどのコーディングエージェントを通じて実行する手順を詳述している。 主な利点として、Unslothを利用することで、標準的な方法と比較して約2倍の学習速度向上と、VRAM使用量を約60%削減できる点が挙げられる。これにより、小型モデルのファインチューニングは数ドルという低コストで実現可能となる。対象モデルであるLFM2.5-1.2B-Instructは、メモリ使用量が1GB未満と非常に軽量で、CPUやスマートフォン、ノートパソコン上でも動作可能なため、オンデバイス展開に最適である。小型モデルは学習コストが低く、反復が迅速であり、特定のタスクでは大規模モデルにも匹敵する性能を発揮しつつある。 さらに、Hugging Face Jobs上でモデルをファインチューニングするための無料クレジットが提供されている。ユーザーは「Unsloth Jobs Explorers」組織に参加することで、この無料クレジットと1ヶ月間のProサブスクリプションを獲得できる。 実施に必要な前提条件は以下の通りである。Hugging Faceアカウント、請求先情報の設定（使用量監視と管理のため）、書き込み権限を持つHugging Faceトークン、そしてオプションとしてコーディングエージェント（Open Code、Claude Code、Codex）を用意する。 具体的な手順は二つの主要な方法で説明されている。第一に、HF JobsのCLI（コマンドラインインターフェース）を利用する方法である。まず「hf」CLIをインストールした後、所定のコマンドを実行してジョブを送信する。コマンドでは、学習スクリプトのURL、インスタンスタイプ（例: a10g-small）、トークンの受け渡し、タイムアウト時間、使用データセット、エポック数などを指定する。 第二に、コーディングエージェントの「スキル」機能を利用する、より簡便な方法である。Claude Codeの場合は、プラグインマーケットプレイスからHugging Faceのスキルを追加し、「hugging-face-model-trainer」スキルをインストールする。Codexの場合は、スキルインストーラーを使用するか、スキルリポジトリをクローンしてエージェントのスキルディレクトリにコピーすることで導入する。これらのスキルをインストールすることで、単純なプロンプト入力を通じてモデル学習の障壁を大きく下げることが可能となる。 要約すると、本記事は、Unslothによる高速・低リソース学習と、Hugging Face Jobsの無料クレジット提供、そしてコマンドラインまたはコーディングエージェントを用いた二種類の実践的な実行方法を組み合わせることで、誰もが手軽に小型AIモデルのカスタマイズを開始できる環境が整備されたことを伝えている。

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