AI 学習・検証

大規模言語モデル（LLM）や生成AIの実用化が加速するなか、AI開発の選択肢は、クラウド中心からオンプレミスを含むハイブリッドな構成へと広がりつつあります。機密データの保護、月額コストの抑制、実験の再現性確保——これらはクラウドAPIだけでは解決しにくい課題です。一方、ローカル環境での学習にはVRAMの容量不足、CPU前処理のボトルネック、長時間連続稼働への耐久性という別の壁が立ちはだかります。
サードウェーブは、数百億パラメータの大規模学習から7B〜13Bクラスのファインチューニングまで、目的とコストに応じた最適なAI学習・検証環境を国内生産ワークステーションでご提供します。掲載構成はCTOによるGPU増設・メモリ拡張などのカスタマイズに対応しており、研究・開発の規模に合わせたフルオーダーメイドのご相談も承ります。

AIモデル開発に必要な7要素

独自LLM構築に必要な7要素 — 当社では、これらのAI開発要素のうち「インフラ・ハードウェア領域」を中心に、用途や規模に応じた構成をご提案しています。

ユースケース

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Case01

大規模言語モデル（LLM）および生成AI開発用ワークステーション
用途
- 大規模言語モデルのファインチューニング（数十億〜数百億パラメータモデル）
課題

LLMのフルパラメータファインチューニングや高度な画像生成モデルにおいて、数兆スケールの大規模トレーニングをシングルノードで実現したいのに、VRAM不足とCPU・メモリのボトルネックで処理が中断しているとお困りではありませんか。研究機関特有の長時間連続実験でエラー耐性と安定性が不足し、イテレーション速度が遅いために論文投稿やプロトタイプ開発のスピードが競争力に直結していませんか。

サードウェーブからのご提案
Case02

70B〜30BクラスLLMの開発用ワークステーション
用途
- 70B〜30Bクラス言語モデルのファインチューニング・継続学習
課題

「30BクラスのLLMをLoRAで微調整したいが、VRAM不足でモデルがメモリに収まらず、強制量子化で精度が落ちてしまう」「画像生成モデルのトレーニングでCPU前処理が遅く、全体のイテレーションが数日単位になってしまう」「研究室の予算内で安定したローカルマシンが欲しいが、拡張性と信頼性が両立しない」——そのようなお悩みを解決します。

サードウェーブからのご提案
Case03

小規模LLMファインチューニング用ワークステーション
用途
- 小規模言語モデル（7B〜13Bクラス）のファインチューニング
- 自社業務データを使った小規模LLMのカスタマイズ
課題

「クラウドサービスでは入力データの機密性が心配で、本格的なカスタマイズができない」「安価なPCではVRAM不足により7Bクラスのモデルすら安定して扱えず、実験が止まってしまう」「社内または部門単位でAIを活用したいが、月額コストを抑えつつ信頼できるローカル環境を構築したい」——そのようなお悩みにお応えします。

サードウェーブからのご提案