トレーニングと調優
モデルトレーニング · アルゴリズム調優
モデルファインチューニングからハイパーパラメータ最適化、推論高速化から性能評価まで——エンドツーエンドのAIモデルトレーニングと調優サービス。
トレーニングフロー
エンドツーエンドトレーニングパイプライン
データ準備
クリーニング、拡張、特徴量エンジニアリング
設定調優
ハイパーパラメータ探索、アーキテクチャ選択
トレーニング実行
分散トレーニング、モニタリング
評価検証
指標検証、A/Bテスト
デプロイ・公開
モデル圧縮、サービス化
コア能力
モデルトレーニングと調優サービス
モデルファインチューニング
事前学習モデルに基づくドメインファインチューニング、バイオ計算シナリオへの適応
- ESMFoldタンパク質構造ファインチューニング
- Protenixコンホメーション精修
- ドメインLora適応
- Few-shot学習
ハイパーパラメータ調優
自動ハイパーパラメータ探索と最適化、モデル性能上限の向上
- ベイズ最適化
- グリッド探索とランダム探索
- 学習率スケジュール戦略
- バッチサイズとオプティマイザ選択
モデルアンサンブル
マルチモデル融合とアンサンブル戦略、予測ロバスト性の向上
- モデル蒸留
- アンサンブル学習 (Bagging/Boosting)
- マルチモーダル融合
- 不確実性定量化
推論最適化
モデル圧縮と推論高速化、デプロイコストの削減
- 量子化 (INT8/FP16)
- 枝刈りと疎化
- ONNX/TensorRTデプロイ
- KV-Cache最適化
性能評価
包括的なモデル評価体系、予測信頼性の確保
- 交差検証
- Ablation Study
- ROC-AUC / MCC / F1
- 信頼度キャリブレーション
アルゴリズム開発
カスタムアルゴリズム開発、特定の計算問題の解決
- 分子動力学シミュレーション最適化
- カスタム損失関数
- グラフニューラルネットワーク設計
- 配列から構造へのマッピング
トレーニングインフラ
高性能計算環境
GPUクラスタ
A100/H100マルチカード並列
分散トレーニング
DeepSpeed/FSDP
MLOpsプラットフォーム
実験追跡、バージョン管理
モニタリングとアラート
トレーニング曲線リアルタイム可視化