LLaMA 3.2 90B VRAM: ファインチューニングに必要なメモリはどのくらい？
Novita AIのクラウドGPUインスタンスでLLaMA 3.2 90Bモデルのファインチューニングを最適化。メモリ集約型タスクにコスト効率の良いソリューションを提供します。
Deepseek v3 vs Llama 3.3 70b：言語タスクとコード・数学の比較
DeepSeek V3 と Llama 3.3 70B の、言語サポート、パフォーマンス、ハードウェア要件の違いを探ります。
vLLMとのパートナーシップを発表：AI推論を前進させる
Novita AIはvLLMと提携し、最先端のオープンソース技術によりAI推論を強化。大規模言語モデルを展開する開発者のパフォーマンスと効率を向上させます。
DeepSeek V3: オープンソースコードモデルの進化、Novita AIで利用可能に
DeepSeek V3は、スケーラビリティ、コスト効率、柔軟なデプロイを提供する強力なオープンソースAIソリューションです。Novita AIでよりスマートなイノベーションを実現しましょう！
RTX 4090 で LLaMA 3.3 70B をファインチューニング：ローカル学習は十分か？
RTX 4090 GPU で LLaMA 3.3 70B をファインチューニングする際のメモリ制限を克服する方法を学びます。効率的な手法（クラウド GPU）をご紹介します。
Llama 3 を使った Few-Shot プロンプトの包括的ガイド
Few-shot 学習、プロンプトエンジニアリング、ゼロショットと Few-shot 手法の違いについて解説。Novita AI の Llama API と LangChain が統合をいかに簡素化するかを学びます。
Llama 3.1 70b vs. Llama 3.3 70b：より良いパフォーマンス、より高い価格
Llama 3.3 と Llama 3.1 の言語モデルを特定の要件に合わせて評価します。さまざまな次元に関する洞察を得られます。
Llama 3 を効果的にファインチューニングして最適な結果を得る方法
Llama 3 のファインチューニングにより、タスク固有のパフォーマンスが向上します。このガイドでは、セットアップ、最適化、LoRA、QLoRA、および Hugging Face、PyTorch、Novita AI のサーバーレス GPU などのツールについて説明します。
L3 8B Lunaris: 汎用ロールプレイモデルマージ（Llama-3ベース）
Llama-3をベースにした強力なマージモデルL3 8B Lunarisを紹介します。AI駆動のロールプレイや汎用タスクに革命をもたらすこのモデルの能力、技術的側面、開発者向けアプリケーションについて解説します。
Llama 3.3 70b へのローカルまたは API 経由のアクセス方法：完全ガイド
Meta の Llama 3.3 の使用に関する専門家の推奨事項：ローカル展開か、Novita AI による簡単な API アクセスか。
Portkey と Novita AI の統合ガイド：包括的な解説
Novita AI API を Portkey AI Gateway とシームレスに統合し、AI アプリケーションのパフォーマンス、信頼性、スケーラビリティを向上させる方法を学びます。
GepettoとNovita AIの統合ガイド: 徹底解説
GepettoとNovita AIでリバースエンジニアリングを強化。IDA Proに高度な言語モデルを統合し、関数解析と変数名変更を改善する方法を学びましょう。
Llama 3.2 1Bをダウンロードして実行する3つの方法
Llama 3.2 1BをPC、モバイルデバイス、Novita AIプラットフォームでダウンロードして実行する方法をご紹介します。このガイドでは、ステップバイステップのインストール手順、システム要件、最適化された手順について説明します。