Google Vertex AI
対応するGoogleのモデル向けのマネージドチューニング。利用できるモデルと手法はGoogleが公開しています。
最新の対応状況を確認するファインチューニングガイド
クラウドでのファインチューニング
マネージドなモデルカスタマイズAPIと、設定可能なGPU学習ジョブを比較します。対応モデル、リージョン、割り当て、保存期間、書き出し、料金の最新情報は、購入判断の一部です。
OpenAIの提供状況が変わりました
OpenAIは2026年5月8日、ファインチューニング基盤を段階的に終了すると発表しました。新規ユーザーの受け付けは終了し、既存ユーザーには移行期間が設けられ、ファインチューニング済みモデルはベースモデルが提供終了になるまでのみ利用できます。古いOpenAIのファインチューニング解説を前提に、新しいプロジェクトを設計しないでください。
OpenAIの公式発表を読むAmazon Bedrock
リージョンによって対象が変わる基盤モデル群に対するマネージドカスタマイズ。ストレージ、IAM、暗号化、サービングの選択は利用者側の責任です。
最新の対応状況を確認するMicrosoft Foundry
マネージドおよびマネージドコンピュートによるチューニング経路。対応モデルとリージョンは、最新のカタログで確認する必要があります。
最新の対応状況を確認するマネージドAPIとGPUジョブのどちらか
マネージドなカスタマイズAPI
- • 運用するインフラが少ない
- • 選べるモデル、手法、ハイパーパラメータが限られる
- • 重みやアダプターを書き出せるか確認する
- • サービングが提供者固有の容量やライフサイクルに縛られる場合がある
設定可能なGPU学習ジョブ
- • モデル、コード、成果物、トポロジーをより細かく制御できる
- • 依存関係、チェックポイント、再試行、セキュリティの設計は自分の責任になる
- • スポット容量は、ジョブが安全に再開できる場合にのみ役立つ
- • 待機時間、ストレージ、ログ、外向き通信、サービングが計算費用に上乗せされる
最新の費用見積もりを作る
小さなパイロットで毎秒トークン数とメモリのピークを計測します。学習、失敗した試行、チェックポイントの保管、評価用の推論、配備の容量、データ転送、エンジニアの工数を見積もります。支出を確定する直前に、見積もりを取り直してください。
価格の出典と取得日を記録している。
リージョン、アクセラレータ、精度、予約に関する前提を明示している。
中断とチェックポイントの頻度を織り込んでいる。
ベースにアダプターを組み合わせた構成、またはマージ済みモデルのサービング費用を含んでいる。