ユースケース
小規模LLMファインチューニング用ワークステーション
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開発の主戦場はクラウドからオンプレミス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。
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
背景と課題
「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。
ご提案構成内容
-
実験用データセットの前処理（テキストクレンジング、トークナイザ適用、データ分割）をCPUによる並列実行により、GPU学習フェーズへのデータ供給の効率化に貢献します。AVX-512対応で軽量な埋め込み計算も強化し、数万〜数十万件規模のデータセット処理における待ち時間の短縮に貢献します。
-
48GBの大容量GDDR7 ECC VRAMを搭載。7B〜13Bクラスのモデルを高品質な精度で保持しながら、LoRA/QLoRAを用いた効率的な学習が可能です。プロフェッショナル向けの安定したドライバと高効率な排熱設計により、オフィス内での長時間稼働を支えます。
-
ECC Registered DIMMにより実験データのビットエラー耐性を確保。中規模データセットをインメモリで保持・処理できる容量を確保しており、DDR5-5600の高帯域幅によりCPU側でのデータ前処理とメモリアクセスを高速化し、学習サイクルの効率化に貢献します。
-
OSのレスポンスと学習データの読み書きを分離するため、物理的に独立した高速NVMe SSDを2基搭載する物理2ドライブ構成を採用しています。データローディング中のシステム遅延を回避し、大規模なチェックポイント保存時も作業を妨げない、ストレスのない開発環境を実現します。
このような方へ
-
中小企業IT担当者・DX推進責任者
おすすめ製品
THIRDWAVE Workstation N6632
| OS | Windows 11 Pro 64bit |
|---|---|
| CPU | AMD Ryzen Threadripper 9960X |
| グラフィック | NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell 48GB×1枚 |
| メモリ | 64GB (DDR5-5600 ECC RDIMM/16GB ×4) |
| ストレージ | 2TB SSD (M.2 PCIe 4.0 x4 NVMe) ×2 |
| 保証 | 3年間のオンサイト保守(Bronze_9:00-17:30) |
※掲載スペックは一部構成を変更したモデルです。構成内容は変更となる場合があります。
