Unslothを活用したLlama-3.1-8BのファインチューニングとGGUF変換・ローカル移行の実践
AI要約
Unslothを使うとLlama-3.1-8Bを2倍速い学習速度で、メモリ70%削減しながらファインチューニング可能です。本記事では、Google ColabのT4 GPU無料枠でLLMを学習させ、GGUF形式に変換してローカルPCで動かす完全な実装フローを手順付きで解説しており、エンジニアが実際に手を動かしながら習得できます。
AI要約
Unslothを使うとLlama-3.1-8Bを2倍速い学習速度で、メモリ70%削減しながらファインチューニング可能です。本記事では、Google ColabのT4 GPU無料枠でLLMを学習させ、GGUF形式に変換してローカルPCで動かす完全な実装フローを手順付きで解説しており、エンジニアが実際に手を動かしながら習得できます。



Claude CodeとGoogle Colabで衛星画像分類に挑戦し、EuroSATデータセット上でResNet50が97.84%の精度を達成した実装記です。衛星画像特有のAugmentation(回転・反転)や2段階ファインチューニング、Grad-CAMによる注目領域の可視化まで、手を動かしながら画像分類の実装ノウハウを学べます。シリーズ5弾目として、時系列予測から画像分類への領域拡張の道筋も示しており、CNNとドメイン固有の工夫の組み合わせが体感できます。