BLUEPRINT
技術スタック
| コンポーネント | 技術選定 | 理由 |
|---|---|---|
| プログラミング言語 | Python | AI/ML エコシステムが最も成熟 |
| 訓練フレームワーク | Unsloth / PEFT / MLX | マルチバックエンド自動適応、NVIDIA GPU・Apple Silicon・CPU をカバー |
| 訓練手法 | QLoRA (PEFT) | 4-bit 量子化、シングル GPU で訓練可能、コンシューマー向けハードウェアに優しい |
| モデルフォーマット | SafeTensors | 安全（pickle リスクなし）、高速ロード、HuggingFace 標準 |
| 推論ランタイム | llama.cpp / Ollama | クロスプラットフォーム、軽量、量子化モデル対応 |
| 設定フォーマット | YAML | 人間が読みやすく、編集しやすい |
| パッケージ管理 | pip / conda | Python 標準エコシステム |