レッスン 6: Google Vertex AI のセットアップ — 環境と価格

LLM の微調整: AI チューニングの技術

パート 3: Google Gemini / Vertex AI での微調整

xdev.asia

はじめに

Google Cloud を実際に使ってみましょう!この記事では、Gemini モデルを微調整するための完全な環境をセットアップします。

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1. Google Cloud のセットアップ

# Install Google Cloud CLI
curl https://sdk.cloud.google.com | bash
gcloud init

# Create project
gcloud projects create my-finetuning-project
gcloud config set project my-finetuning-project

# Enable APIs
gcloud services enable aiplatform.googleapis.com
gcloud services enable storage.googleapis.com

2. Vertex AI SDK

pip install google-cloud-aiplatform

from google.cloud import aiplatform

aiplatform.init(
    project="my-finetuning-project",
    location="us-central1",
)

3. トレーニング データ用の GCS バケット

gsutil mb gs://my-finetuning-data/
gsutil cp training_data.jsonl gs://my-finetuning-data/

4. 価格設定の詳細

Gemini 2.0 Flash Fine-tuning:
├── Training: ~$0.40 per 1M tokens
├── Inference: Same as base model ($0.075/1M input, $0.30/1M output)
├── Storage: GCS standard pricing
└── Evaluation: Billed as batch prediction

Ví dụ tính:
├── Dataset: 500 examples × 500 tokens = 250K tokens
├── Epochs: 3 → 750K training tokens
├── Training cost: 750K × $0.40/1M = $0.30
└── TỔNG: ~$0.30 cho 1 lần fine-tune! 🎉

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概要

• Google Cloud のセットアップ: プロジェクト → API → SDK → GCS バケット
• Vertex AI は完全に管理されており、GPU 管理は必要ありません
• 非常に低いトレーニング コスト (ほとんどのユースケースで 0.30 ～ 50 ドル)
• 無料トライアル コース全体に十分な 300 ドルのクレジット

演習

1. Google Cloud プロジェクトをセットアップし、Vertex AI を有効にする
2. SDKをインストールして接続をテストする
3. サンプル データセットを GCS にアップロードする
4. データセットの推定コストを計算する