AIF-C01#18(foundation-models)
あるAI実務者が、テキスト分類のためにオープンソースの大規模言語モデル（LLM）をファインチューニングする必要があります。データセットはすでに準備されています。 最も少ない運用負荷（LEAST operational effort）でこれらの要件を満たすソリューションはどれですか？
正解：B
正解の根拠
Amazon SageMaker JumpStart は数百のオープンソース LLM (Llama、Falcon 等) を 1-Click でデプロイ・ファインチューニングできるハブで、トレーニングジョブの設定をテンプレート化しているため運用負荷が極めて低いのが特徴です。データセットを指定するだけで分散訓練、ハイパーパラメータ管理、モデル登録までマネージドに実施できます。
OSS LLM ファインチューニングの選択肢
| 手段 | 運用負荷 |
|---|---|
| SageMaker JumpStart | 低 (テンプレート提供) |
| SageMaker カスタム | 中 (スクリプト実装) |
| EC2 + Jupyter | 高 (環境構築/分散管理) |
| PartyRock | 非対応 (実験用 UI) |
不正解の理由
- A: PartyRock は Bedrock を使った試作用 UI で、カスタムモデルのトレーニングジョブを作成する機能は提供していません。
- C: カスタムスクリプト方式はコンテナ/コードの実装と保守が必要で、JumpStart より運用負荷が高くなります。
- D: EC2 上の Jupyter はインスタンス管理、依存関係、分散学習の設計をすべて自前で行う必要があり負荷が最大です。
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