03. 9週間の冒険！LLMエンジニアリングの完全ロードマップ

さあ、いよいよ本格的な学習の旅が始まります！このレッスンでは、これから9週間でどんなことを学んでいくのか、全体像をお見せしますね。

プログラムは大きく2つのモジュールに分かれています。最初のモジュールでは大規模言語モデルのカスタマイズ（ファインチューニング）に焦点を当て、2番目のモジュールでは実装と本番グレードのエンジニアリングに焦点を当てています。

地図を持たずに旅に出るのは不安ですよね。でもこのロードマップがあれば、どこに向かっているのか、次に何を学ぶのかが明確になりますよ。

モジュール1：LLMのカスタマイズと最適化

最初のモジュールでは、Hugging Face、DeepSpeed、Axolotlといったツールを使って、オープンソースの基盤モデルを特定のドメイン（専門分野）向けに適応させる方法を学びます。

「ドメイン」って何？と思われるかもしれませんね。簡単に言うと、「特定の分野」のことです。例えば、医療、法律、カスタマーサポートなど、それぞれ独特の言葉遣いや知識が必要な分野のことなんですよ。

このモジュールでは、こんなことを学びます。

データセットの準備

まず、モデルをトレーニングするためのデータセットを準備する方法を学びます。料理に例えると、良い材料を選んで下ごしらえするような段階ですね。

パラメータ効率的なトレーニング

「パラメータ効率的」って難しそうに聞こえますが、要するに「少ない計算資源で効果的にトレーニングする方法」のことです。家庭用のコンピュータでも実践できるような、賢いトレーニング手法を学びます。

評価と最適化

作ったモデルがちゃんと動いているか確認して、さらに良くする方法も学びます。最後には、評価レポートと量子化された重み（モデルを軽量化したもの）を含むファインチューニングされたモデルを完成させます。

モジュール2：LLMの実装と本番エンジニアリング

モジュール2では、SageMaker、Bedrock、vLLMなどのプラットフォームでモデルを実装、監視、保守する方法を学びます。

良いモデルを作っても、それを実際にサービスとして動かせなければ意味がないですよね。このモジュールでは、そのための実践的なスキルを身につけます。

推論の最適化

「推論」とは、モデルが実際に質問に答えたり、テキストを生成したりする過程のことです。これを高速に、効率的に行う方法を学びます。

スケーラビリティとコスト

ユーザーが増えても対応できるように、システムをスケーリング（拡張）する方法を学びます。同時に、コストを抑える方法も学ぶので、実用的なスキルが身につきますよ。

本番のベストプラクティス

実際の企業が使っている、監視、保守、トラブルシューティングの方法を学びます。これらは、プロのエンジニアとして働く上で欠かせないスキルなんです。

各モジュールは、認定に貢献するキャップストーン（総仕上げ）プロジェクトで締めくくられます。

9週間の詳細スケジュール

プログラムの詳細なスケジュールを見てみましょう。各週で学ぶことが明確になっているので、計画を立てやすいですよ。

第1週〜第4週：基礎固めとファインチューニング

最初の4週間では、言語モデルの基礎から始まり、実際にモデルをファインチューニングする方法を段階的に学びます。

第1週では言語モデルアーキテクチャについて学び、第2週以降は実際に手を動かしてファインチューニングを体験します。

第5週〜第8週：実装と最適化

中盤の4週間では、モデルを実際にクラウド上に実装し、最適化する方法を学びます。

AWS SageMaker、Bedrock、vLLMなど、実際の企業が使っているツールを使った実践的な学習が中心になります。

第9週：総まとめ

最終週では、これまで学んだことを統合して、2つのキャップストーンプロジェクトを完成させます。

自分のペースで学習できる！

このプログラムは自己ペースです。週番号は推奨される順序であり、締め切りではありません。

すでに知っていることがあれば、より速く進むことができます。逆に、じっくり学びたい部分があれば、時間をかけることもできます。

進捗は、両方のプロジェクトを完了し、認定の基準を満たすことにのみ依存します。自分のリズムで学べるのは嬉しいですよね。

使用するツール

現代のAIチームが依存している同じツールを使った実践的な経験を得ることができます。

• Hugging Face：モデルのトレーニングと管理
• DeepSpeed：マルチGPU最適化
• Axolotl：再現可能なファインチューニングワークフロー
• Bitsandbytes / GGUF：量子化
• vLLM：効率的な推論
• AWS SageMaker & Bedrock：実装とスケーリング
• Modal：サーバーレス実装
• LangSmith & CloudWatch：監視と可観測性
• Giskard：バイアスと安全性のチェック

これらのツール名を見て「難しそう」と思うかもしれませんが、大丈夫。一つずつ丁寧に説明していくので、着実に理解できるようになりますよ。

2つのキャップストーンプロジェクト

学習したすべてが、2つの主要な成果物につながります。

キャップストーン1：ファインチューニング

定義されたタスクのためにモデルをファインチューニングして最適化します。これで、「モデルをカスタマイズできる」スキルを証明できます。

キャップストーン2：実装

監視とドキュメントを備えたライブエンドポイントとしてそのモデルを実装します。これで、「実際にサービスとして動かせる」スキルを証明できます。

これらのプロジェクトは、プロフェッショナルなポートフォリオを形成し、認定の基礎となります。就職活動や転職の際に、「こんなことができます！」と見せられる作品になるんですよ。

最後に

このロードマップは、理論的な理解だけでなく、実際の実践的な能力を構築するのに役立つように設計されています。

レッスンを進めるにつれて、本番チームが毎日使用している同じツールを使用して、大規模言語モデルをファインチューニング、評価、実装する方法を学びます。

9週間という期間は、長いようで短く、短いようで長い。でも、一歩ずつ確実に進んでいけば、必ずゴールに到達できます。

準備ができたら、モジュール1の最初のレッスンに進んでください。実践的な作業の最初のフェーズが始まりますよ！

一緒に、LLMエンジニアとしての旅を楽しみましょう。