原文公開日: 2025-03-25 / 生成: 2026-02-14
カスタムAIは「作る」より「育てる」。データ設計→小さく学習→評価→改善の反復が勝ち筋。
企業ごとの言葉・ルール・書式があり、汎用モデルではズレる。
LoRAで“狭く効く”専用性を作ると、現場の満足度が上がる。
最小データで試作→失敗を集める→データ拡張→再学習→運用に乗せる。
オンプレでの実装イメージが具体化し、提案可能な形になった。
「導入判断」「データ準備」「評価」の3点セットで提供メニュー化。
はじめに：これは「AI導入」の話ではない。 これは、“前日譚(ゼンジツタン)”。 未来の働き方を塗り替える、 AIの進化前夜 の物語。 2025年、私は企業向けにカスタマイズ可能なAIを、自社のオンプレ環境に構築中。 RTX 6000 Adaを搭載し、Open WebUIと共に静かに起動した“汎用AIベースの知的エージェント”。コードネームは"david"※わかる人わかるよね このnoteは、その計画の記録であり、共感してくれる仲間—— そしてスポンサーへの呼びかけ。 🎯 目的：カスタムLLMなのか？ 企業ごとのナレッジや文化に寄り添うAIが必要だと感じたから 社員全員が“知の補助輪”を使える時代がもう目の前に来ているから そして何より、オープンソースの可能性を信じているから 🧰 使用技術スタック（概要） GPU基盤 NVIDIA RTX 6000 Ada + CUDA最適化 モデル Ollama / Open WebUI / LLaMA3, DeepSeek 等 微調整 LoRA / Back-Translation / 自動データ拡張による Self-Learning データ連携 社内PDF, マニュアル, メール, ERPデータなど ベクトルDB pgvector / Qdrant（オンプレ） UI連携 Open WebUI または PHPベースの社内ポータルからチャット操作 🔬 技術的チャレンジと工夫ポイント ✅ CUDAチューニング × LoRA最適化 LoRAをGPUで高速に回すため、CUDAカーネル調整＋省メモリ化を実施 RTX6000だから…
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