15 分効果的なエージェントを構築する方法：Anthropic、Barry Zhang
明確な停止ルール、タスク境界、人間による制御ポイントを備えた、より単純なエージェントループを設計できるようになります。
上級者自動化
LLMのファインチューニング：生成AI講座
freeCodeCamp.org. 量子化、LoRA、QLoRA、包括的なPEFTをLlama 2とGemmaで扱う、理論からコードへ進む長編コースです。しかも、ほとんどの開発者が実際に所有するハードウェアを使用します。YouTube上で「経験者の仕事をそばで見ながら学ぶ」体験に最も近く、具体的なVRAM要件を通じて、記事の「クラスターは不要」という主張を裏付けています。
AI Expertの注記
モデル名、価格、機能は急速に変化します。このコースで使うベースモデル（Llama 2、Gemma）は古くなっていますが、扱っているLoRA、QLoRA、量子化の手法は現在のオープンウェイトモデルにもそのまま応用できます。意思決定のパターンを学ぶために活用し、導入前には現在のモデルの挙動を検証してください。
このセクションから得られるもの
ほとんどの開発者がすでに所有するハードウェアで、量子化、LoRA、QLoRAによるファインチューニングを最初から最後まで実行できるようになります。
視聴または事前に知っておくべきもの
Pythonの知識と、基本的なMLツールを扱えることが必要です。このコースは、ほとんどの開発者がすでに所有するハードウェアを対象としています。
最終確認日：2026年5月18日
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