ローカルLLM入門　～第3話:カスタマイズとファインチューニング～ - 半導体事業

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基礎 NVIDIA

今回の内容

ローカルLLM（大規模言語モデル）を導入する際、単にモデルを動かすだけではなく、業務に最適化された「カスタマイズ」や「ファインチューニング」が不可欠です。これにより、社内特有の用語や文脈に対応した高精度な応答が可能となり、AIの実用性が飛躍的に向上します。

第3話である本記事では、軽量ファインチューニング手法であるLoRA、社内データを活用したRAG（検索拡張生成）、そしてセキュリティ・運用面での技術的な注意点について詳しく解説します。

[ローカルLLM入門]

第1話　ローカルLLMの基礎と活用完全ガイド

第2話　ローカルLLMを実際に構築するには？

第3話　カスタマイズとファインチューニング

LoRAによる軽量ファインチューニング

LoRA（Low-Rank Adaptation）は、既存のLLMに対して効率的かつ低コストでファインチューニングを行うための技術です。従来のファインチューニングでは、数十億〜数百億のパラメーターを再学習する必要があり、GPUリソースや時間的コストが非常に高くなる傾向がありました。

LoRAは、モデルの重み行列に対して低ランクの補正行列を挿入することで、元のモデルの構造を維持しつつ必要な部分だけを微調整します。
これにより、以下のようなメリットが得られます：

・メモリー使用量の削減：更新対象のパラメーターが少ないため、VRAM消費を抑えられる。
・高速な学習：数時間〜数日でファインチューニングが完了するケースも多い。
・モデルの再利用性：元のモデルを保持したまま、複数のLoRAアダプタを切り替えて用途別に運用可能。

例えば、社内のFAQ応答や特定業界向けの用語対応など、限定的な文脈に特化したモデルを作成する際にLoRAは非常に有効です。さらに、LoRAは量子化されたモデルにも適用可能であり、推論環境の軽量化とファインチューニングの両立が可能です。

社内データを使ったRAG（検索拡張生成）

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、LLMの生成能力に外部知識を組み合わせることで、より正確かつ文脈に沿った応答を実現する技術です。特にローカル環境では、社内文書やナレッジベースを活用することで、モデルの事前学習に依存しない柔軟な応答が可能になります。

RAGの基本構成は以下の通りです：

Embedding処理：社内文書をベクトル化し、意味的な類似性を表現可能なデータとして格納。
Vector DBへの格納：Faiss、Weaviate、Qdrantなどのベクトルデータベースに保存。
検索処理：ユーザーの質問をEmbeddingし、類似文書を検索。
生成処理：検索結果をプロンプトに組み込み、LLMが応答を生成。

この構成により、例えば「社内規定に関する質問」や「製品仕様の詳細」など、事前学習ではカバーしきれない情報に対しても、正確な回答が可能になります。さらに、S3互換ストレージと連携することで、大規模な文書群の管理や更新も容易になります。

RAGは、以下のような業務に特に有効です：

・社内FAQの自動応答
・技術文書の要約・検索
・顧客対応履歴の活用
・製品マニュアルのナレッジ化

セキュリティ・運用面の注意点

ローカルLLMのカスタマイズやファインチューニングを行う際には、セキュリティと運用体制の整備が不可欠です。特に社内データを扱う場合、以下の技術的な観点に注意する必要があります。

1. データの機密性とアクセス制御

学習に使用するデータが個人情報や機密情報を含む場合、以下の対策が求められます：

・PIIのマスキング：個人識別情報を事前に除去または匿名化。
・アクセスログの管理：誰がどのデータにアクセスしたかを記録。
・権限管理：学習・推論環境へのアクセスをロールベースで制限。

2. モデルのバージョン管理と監査性

ファインチューニング後のモデルは、元のモデルと区別して管理する必要があります。以下のような運用が推奨されます：

・モデルレジストリの導入：MLflowやWeights & Biasesなどを活用し、モデルのバージョン・メタ情報を一元管理。
・変更履歴の記録：どのデータで、どのパラメーターを使って学習したかを記録。
・監査ログの保持：モデルの利用履歴や出力内容を記録し、後から検証可能にする。

3. 推論環境の安定性とスケーラビリティ

推論環境では、以下のような技術的課題に対応する必要があります：

・レイテンシの最適化：量子化モデルやTensorRT-LLMなどの高速推論エンジンを活用。
・スケーラブルな構成：NVIDIA NIM™などを使ってマイクロサービス化し、Kubernetes上での運用を可能にする。
・異常検知とフィードバックループ：誤応答や不適切な出力を検知し、改善サイクルに組み込む。

ローカルLLMのカスタマイズとファインチューニングは、単なる技術導入ではなく、業務プロセスの高度化と知識活用の最適化を実現する鍵となります。LoRAによる軽量なモデル調整、RAGによる社内知識の統合、そしてセキュリティ・運用面での技術的配慮を組み合わせることで、実用的かつ安全なAI活用が可能になります。

マクニカでは、こうした構築・運用に関する技術支援を提供しています。NVIDIA製品を中心としたソリューションを活用し、PoCから本番運用までを一貫してサポートいたします。詳しくは、以下のURLをご覧ください。

ローカルLLM構築サポート

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マクニカはNVIDIA NIMを活用したオンプレミス環境でのAIエージェント構築を、2ヶ月間の伴走型プログラムで支援します。初月はLangGraphを用いたエージェント開発の基礎を学び、ReAct（Reasoning and Acting）構成による動作確認を行います。2ヶ月目には、業務課題に沿ったユースケース設計・実装を進め、典型的なワークフローを習得します。推論サーバーはNIMで構築し、機密情報を安全に扱える環境を整備。Jupyter Notebook形式のサンプルコード、メール・チャットでのQ&A対応、定期ミーティング、NIMの使い方レクチャーなどを通じて、実践的かつ効率的にAIエージェント開発を学べる内容となっています。

AIエージェント構築支援

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