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11 / 200AI 开发实战教程，从零到一构建你的 AI 应用。
すべて200
入門32
中級92
上級76
すべて
プロンプトエンジニアリング12
RAG検索拡張17
エージェント開発34
モデル微調整21
デプロイと運用25
AIアプリ開発40
DeepSeek API16
マルチモーダル開発6
AIセキュリティ6
モデル推論3
検索システム1
RAG検索1
モデルアーキテクチャ3
API開発1
エージェント開発10
モデルデプロイ1
マルチモーダル1
モデル評価2
チュートリアル
日付
DeepSeek データエンジニアリングチュートリアル
モデル微調整
上級
データ収集から品質評価まで、大規模モデルのデータエンジニアリングパイプラインを完全に習得します。SFTデータセット構築、RLHF選好データ準備、データクリーニングと重複排除、データ拡張、大規模データ処理などの主要な側面を網羅しています。
DeepSeek モデルアーキテクチャの深掘り解説
モデル微調整
上級
DeepSeek-V3のMoEアーキテクチャ、MLAアテンションメカニズム、Multi-Token Predictionなどのコア技術を深く解析します。DeepSeekが極めて低コストでGPT-4oレベルの性能を実現する方法を理解し、アーキテクチャ図とソースコード分析を含みます。
モデル蒸留実践：大規模モデルで小規模モデルを訓練
モデル微調整
上級
知識蒸留により、小規模モデルは大規模モデルの能力に近づきながら、推論コストを大幅に削減できます。この記事では、蒸留の原理、データ生成戦略、トレーニングテクニック、効果評価について深く解説し、DeepSeekを使ってコストパフォーマンスの高い小規模モデルを蒸留する方法を教えます。
DeepSeek ファインチューニング実践チュートリアル
モデル微調整
上級
DeepSeekモデルの微調整の完全な実践ガイド：LoRA/QLoRA効率的微調整、全パラメータ微調整、データ準備、トレーニング設定、評価検証。DeepSeek-V3とDeepSeek-R1の微調整ソリューションを網羅し、完全なコードとベストプラクティスを含みます。
モデル圧縮の全体像：量子化・枝刈り・蒸留の適用境界と組み合わせ
モデル微調整
上級
量子化・枝刈り・蒸留を同じ勘定に置いて比較し、圧縮が本当にコストを下げたのか、それと単にコストを移しただけなのかを判断できるようにする。ビット幅・グループ化・外れ値、GPTQ と AWQ の誤差伝播の視点の違い、KV Cache 量子化と FP8 の位置、構造化と非構造化の枝刈りと回復学習、スパース性のハードウェア差、三者の干渉、純利益の評価方法まで扱う。
モデル評価とA/Bテスト
モデル微調整
上級
ファインチューニング後、モデルの性能を客観的に評価するにはどうすればよいでしょうか？統計的に有意な結論を得るためにA/Bテストをどのように設計すべきでしょうか？この記事では、オフライン評価、オンラインA/Bテスト、統計的有意性の3つの側面から、科学的なモデル評価システムを構築します。
RLHF強化学習による微調整の実践：選好データから報酬モデルまで
モデル微調整
上級
RLHFはモデルの出力を人間の選好に合わせます。本記事では、選好データの収集、報酬モデルのトレーニングからPPO強化学習による微調整まで、RLHFの実践的なパイプラインを完全に再現し、データ品質と効果評価に関するエンジニアリング経験を提供します。
大規模モデルの分散学習：データ並列・テンソル並列・パイプ並列・エキスパート並列
モデル微調整
上級
1 枚の GPU では学習が収まらないため、並列戦略は慎重に選ぶ必要があります。本文はデータ並列・テンソル並列・パイプ並列・エキスパート並列を、通信パターンと実用的な並列度の観点から整理します。テンソル並列が層ごとに 2 回の all-reduce を必要とする理由、NVLink とノード間帯域が上限を決めること、MoE のエキスパート並行で all-to-all が主通信になること、ZeRO 1/2/3 が実際にどのメモリを削減するか、そして誤った戦略がプロファイル上でどう崩れるかを扱います。
DPO選好アライメントトレーニングの詳細解説
モデル微調整
上級
DPO（直接選好最適化）は、報酬モデルのトレーニングを必要としないRLHFの簡素化された代替手法です。この記事では、DPOの原理、実装の詳細、トレーニングテクニックを深く解説します。
データセット構築と品質評価
モデル微調整
上級
データ品質は、ファインチューニング効果の上限を決定します。この記事では、ファインチューニングデータセットの構築方法、データクリーニング戦略、品質評価指標、データ拡張技術を体系的に解説し、高品質なファインチューニングデータセットの構築に役立ちます。
合成データ構築の方法論：自己蒸留から敵対的サンプルまで
モデル微調整
上級
モデルが出力したデータをそのまま正解データにできない理由から入り、自己蒸留とリジェクションサンプリングの閉ループ、分布崩壊が確率的な品質問題であること、品質と多様性のバランス調整、難易度カリキュラムとバケットサンプリングによる能力適応、誤り注入と敵対的サンプルの作り方、評価指標と停止条件までを解説する。
