要約:
- 大規模言語モデル（LLM）を実践で使用するシリーズの一部。
- 以前の記事では、Google Colabの単一GPUを使用してLLMを微調整する方法を示した。
- しかし、Nvidiaハードウェアには適応しやすいが、MacのMシリーズには適応しにくい。
- Macユーザーは、統一メモリフレームワークを採用したAppleのMシリーズチップのために、このトレンドから大きく取り残されている。
- MLX Pythonライブラリを見つけるまで、MacでのLLMのトレーニングについて諦めかけていた。
感想:
LLMのトレーニングにおいて、MacユーザーがNvidiaハードウェアに比べて不利な状況であることが明らかになっています。MLX Pythonライブラリの登場は、Macユーザーにとって朗報であり、よりローカルでのLLMのトレーニングが容易になることが期待されます。
元記事: https://towardsdatascience.com/local-llm-fine-tuning-on-mac-m1-16gb-f59f4f598be7