Rebiha

概要

• LLMのモデル選択からデータセット指定、学習設定、実行までをシンプルな操作で完結できるファインチューニング基盤です。
• 35種類の用意済みデータセットに加え、手元の独自データセットも利用でき、目的に応じた学習を始められます。

主な特徴

• 学習ジョブの開始時だけGPUを起動し、完了後は自動停止するため、GPUのプロビジョニングや停止忘れを意識せずに済みます。
• Dockerコンテナの管理やアイドル状態の計算資源による無駄なコストを抑え、ジョブ単位の定額料金で利用できます。
• バックエンド、フロントエンド、インフラまで一貫して開発された、ファインチューニング周辺の運用負担を減らすサービスです。

こんな人におすすめ

• LLMのファインチューニングを試したいものの、GPU環境の構築やコンテナ運用に時間をかけたくない開発者に適しています。
• 学習用データセットをすぐに用意したい人や、独自データを使ってモデルを手軽にカスタマイズしたいチームに向いています。