モデルとデータが分散し、業界学習基盤の統一が困難
ベースモデルと学習データは多源・異構で統一管理がなく、形式変換とクレンジングに多大な工数がかかり、業界大モデルプロジェクトの迅速な立ち上げを妨げます。
- ベースモデルの出所が分散し、選定の統一基準がない
- プライベートモデルと学習成果物の集中管理がない
- 学習データの形式が不統一で準備期間が長い
製品紹介
モデル、データ、学習、評価を統一し、企業特化の業界大モデルを構築
qBrainは企業の業界大モデル構築に向けたワンストップの学習・管理プラットフォームです。主流のオープンソースおよびプライベートベースモデルを内蔵し統合管理し、SFT、LoRA、DPOなど多様なファインチューニングとアライメント方式を提供します。データガバナンスと学習モニタリング、自動・人工評価の仕組みで業務との一致を継続的に向上させます。学習後は全工程の成果物を自動で保持し、重みの統合とエクスポートに対応し、業界大モデルの全過程を管理・評価・再現・納品可能にします。
製品全体像
モデル、データ、学習、評価、納品を貫き、業界大モデル構築のループを形成
業界の課題
モデル選定、学習ハードル、効果評価、成果管理の難しさ
モデル学習の専門ハードルが高く、工程の有効な管理が不足
ファインチューニングのパラメータが複雑で環境要件も様々で、経験不足だと選定や見積もりが困難です。異常の切り分けは低レベルログに依存し、特定と復旧の効率が極めて低くなります。
- 学習方式とパラメータ設定が複雑で利用ハードルが高い
- 計算資源、VRAM、学習時間を事前に見積もりにくい
- 学習異常を特定しにくく、失敗コストが大きい
モデル効果を定量化しにくく、版の納品を追跡しにくい
統一評価機構がないと結果を比較しにくく、成果物の分散と版の乖離により、モデル劣化時の原因帰属が困難で納品過程を完全に再現できません。
- モデル評価が主観に依存し、統一基準がない
- 異なるモデルや過去の版を公平に比較しにくい
- モデル成果物、データ、学習過程を完全に追跡できない
ソリューション
業界データから特化モデルまで、大モデル構築の全工程を貫通
01
モデルとデータ資産の統一管理
- 統一モデルセンターを構築し、主流ベースモデルを内蔵、プライベートモデルの柔軟な登録にも対応
- 多形式・多種類のデータを接続し、フィールドマッピングで統一学習構造に変換
- データを自動検証し品質プロファイルを生成、データセットの分割とバージョン管理に対応
02
多様な業界モデルファインチューニング
- モデル、データ、パラメータ、リソースをガイド付きで設定し、大モデルのファインチューニングを簡素化
- SFT、LoRA、DPOなどの学習方式に対応し、異なるデータ規模と計算リソースに適応
- 豊富なハイパーパラメータとテンプレートを提供し、提出前に互換性を検証しリソース消費を見積もり
03
学習過程のリアルタイム監視と異常診断
- 学習タスクの全ライフサイクルを管理し、一時停止、停止、失敗再試行、タスク複製に対応
- Loss、精度、GPU利用率、VRAM使用量、キュー状態をリアルタイム表示
- 低レベルのエラーを読みやすい原因と対処法に変換し、復旧効率を向上
04
多角的評価とモデル納品のループ
- 総合評価体系を構築し、統一評価セットで多角的な指標評価を自動実行
- 複数モデルの同題比較と専門家ブラインド評価に対応し、出力の正確性とコンプライアンスを評価
- 構造化評価レポートを生成し、重み統合と全成果物エクスポートに対応
製品の特長
柔軟な学習、透明な過程、包括的評価、追跡可能な納品
01
主流モデルとプライベートモデルの統一管理
プラットフォームはQwen、DeepSeek、Llama、ChatGLMなど主流ベースモデルを内蔵し、パラメータ規模、コンテキスト長、ライセンス、精度形式、学習可能状態を統一表示します。
ローカル、Hugging Face、オブジェクトストレージ、外部モデルの管理に対応し、ファインチューニング版、評価レポート、学習データ、デプロイ状態を連携表示します。
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02
多様なモデルファインチューニング方式
SFT、LoRA、QLoRA、全パラメータファインチューニング、DPOアライメントに対応し、異なる業務目標、データ規模、計算条件の学習ニーズを満たします。
各学習方式に応じたパラメータフォーム、互換性チェック、リソース見積もりを提供し、業界モデル学習の専門ハードルを下げます。
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03
学習データ全工程の品質ガバナンス
フィールドマッピング、形式検証、重複除外、空値処理、長さフィルタ、異常サンプル検出、エンコード修復などのガバナンス機能を提供します。
完全な品質プロファイルを形成し、各学習を固定データセット版、クレンジング規則、フィールドマッピング、分割方式に関連付け、結果の再現性を確保します。
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04
透明で制御可能な学習過程
学習・検証指標、Loss曲線、学習率、GPU利用率、VRAM使用量、学習スループット、Checkpoint保存状況をリアルタイム表示します。
一時停止、停止、異常再試行に対応し、よくある問題に対して読みやすい原因と対処法を提供し、学習管理と問題切り分けの効率を向上します。
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05
評価・版・納品の全過程を追跡可能
ベースモデル、学習データセット、学習方式、パラメータ設定、学習ログ、評価結果、モデル成果物をモデル版に統一関連付けします。
自動指標、過去版との比較、人工A/B評価に対応し、学習後にLoRA Adapterの保存、重み統合、監査記録付き納品パッケージのエクスポートが可能です。
今すぐ相談導入事例
製造、水利、政企、人工知能、エネルギー業界の大モデル構築を網羅
ある製造企業のR&Dナレッジ業界大モデル構築プロジェクト
製造業
ある水利単位の規程規範業界大モデル構築プロジェクト
水利・水務
ある政企単位の公文・政策業界大モデル構築プロジェクト
公共サービス
あるAI企業の多モデル学習評価プラットフォーム構築プロジェクト
人工知能