29. RunPodでLLMをファインチューニング！クラウドGPUトレーニング環境のセットアップ

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29. RunPodでLLMをファインチューニング！クラウドGPUトレーニング環境のセットアップ

Colabでファインチューニングしてきました。でも、そろそろインフラをアップグレードする時です！

Colabは学習には最適ですが、限界があります。セッションタイムアウト、GPUの可用性の問題、再接続するたびにリセットされる環境。本格的なプロジェクトには物足りないですよね。

RunPodはより多くの制御を提供します。専用GPU、永続ストレージ、中断なしに数時間または数日間トレーニングジョブを実行する自由。これがプロフェッショナルな開発環境です！

このレッスンでは、最初のRunPod環境をセットアップし、ファインチューニングコードをエンドツーエンドで実行します。SSHアクセス、ワークスペース管理、環境設定、トレーニングスクリプトの実行方法を学びます。

最後には、次のレッスンで行う体系的な実験に対応したプロフェッショナルグレードのGPU環境が整いますよ！

ColabからCloudへ：RunPodへの移行理由

Google ColabでLLMをファインチューニングするのがいかに簡単かはすでに見てきましたよね。

しかし、より長いジョブを実行したり、より大きなモデルで実験したりし始めると、すぐに限界に達します。切断、ランタイムキャップ、非永続的な環境。

Colabの限界

  • セッションタイムアウト：長時間の訓練中に切断される
  • GPU可用性の問題：ピーク時にGPUが使えないことも
  • 非永続的な環境：再接続するたびに環境がリセット
  • リソース制限：大きなモデルには不十分

RunPodが解決してくれること

RunPodはそのすべてを解決します！

  • 専用GPUインスタンス：あなた専用のGPU
  • 永続ストレージ：データとモデルが保存される
  • 中断なし：数時間または数日間でも実行可能
  • 完全な制御：リソースを自由に使える

ワークフローを変更する必要はありません。環境を変更するだけです。Colabで使用した同じスクリプトとデータセットがここで機能しますが、より高速で、より信頼性が高く、リソースを完全に制御できます！

これは、共有ラボの一時的なベンチから自分のワークステーションへの移行と考えてください。同じコードですが、本格的で反復可能なトレーニングのために構築されています。

RunPodとの出会い：専用GPUワークスペース

RunPodは、複雑な従来のクラウドプロバイダーなしに、信頼性の高い高性能GPUコンピュートを必要とする開発者や研究者のために構築されたクラウドプラットフォームです。

RunPodの4つの製品

その中核として、RunPodはAIライフサイクル全体をカバーする4つの製品を提供します：

1. Pods（今回使うもの！）
単一のGPUインスタンスを完全に制御。LLMのファインチューニングに最適な環境です。

2. Clusters
大規模トレーニングや分散ジョブのための超高速ネットワーキングを備えたマルチノードGPUクラスター。基盤モデルや高性能コンピューティングに取り組むチームに最適。

3. Serverless
推論用の自動スケーリングGPUエンドポイント。セットアップ不要、インフラ管理不要。モデルをAPIとしてデプロイするだけ。

4. Hub
GitHubからオープンソースAIプロジェクトをフォーク、カスタマイズ、即座にデプロイするためのコラボレーションスペース。

各製品はMLワークフローの異なる段階に適合します。一緒に、AI開発のための完全なインフラを形成しているんです。

Podsの利点

このレッスンでは、Podsに焦点を当てます。単一のGPUインスタンスを完全に制御できるためです。

Podsは柔軟性、手頃な価格、開発者の制御を組み合わせています：

  • GPU選択：A40、A100、H100など、好きなGPUを選べます
  • 従量課金：実行中のみ支払います
  • SSH接続：SSH経由で直接接続し、ローカルと同じように作業できます

要するに、RunPodは複雑さや待ち時間なしに、エンタープライズクラウドGPUと同じパワーを提供します！

環境のセットアップ

最初のpodを起動する前に、準備が必要です。

ステップ1：アカウントとクレジット

  1. runpod.ioにアクセスして新しいアカウントを作成
  2. ダッシュボード内に入ったら、クレジットを追加（20ドルあれば始めるには十分）
  3. 今は自動リチャージを無効に（支出を完全に制御できます）

料金について：
– RunPodはpodが実行中の間のみ課金されます
– podが停止している場合、/workspaceデータを保持するために小額のストレージ料金（約$0.10/時間）のみ

ステップ2：SSHキーのセットアップ

RunPodはブラウザターミナルを提供していますが、SSHはより安定した安全な接続を提供します。長いファインチューニング実行に最適です！

macOSまたはLinuxの場合：

# SSHキーペアを生成
ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "your-email@example.com"

# Enterキーを押してデフォルトを受け入れ、公開鍵をコピー
cat ~/.ssh/id_rsa.pub

Windowsの場合：

PowerShellを開いて同じコマンドを実行：

# SSHキーペアを生成
ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "your-email@example.com"

# 公開鍵をコピー
cat ~/.ssh/id_rsa.pub | clip

RunPodに公開鍵を追加：

  1. RunPodダッシュボード → 設定 → SSHキーに移動
  2. 公開鍵を貼り付けて保存
  3. 秘密鍵は安全に保管（podに接続する際の認証に使用）

接続テスト：

podが実行されたら（次に作成します）、接続をテストします：

ssh root@ssh.runpod.io -p <port> -i ~/.ssh/id_rsa

接続が成功すれば、クラウドでトレーニングする準備が整いました！

注：「connection refused」と表示される場合は、podが実行中であり、デプロイ時にSSHアクセスが有効になっていることを確認してください。

最初のPodの起動と接続

では、最初のRunPod環境を立ち上げましょう！

Podの作成

  1. ダッシュボードから、Pods → Deploy New Podに移動
  2. GPUタイプを選択（A40は開発に最適 — 高速でコスト効率が良い）
  3. デフォルトのPyTorch + CUDA イメージを保持
  4. SSHアクセスを有効化
  5. Deployをクリック

数分以内に、podは緑色の「Running」ステータスを表示します。やった！

SSH接続

提供されたSSHコマンドをコピーして、ローカルターミナルから接続します：

ssh root@ssh.runpod.io -p <your-port> -i ~/.ssh/id_rsa

これでクラウド内の完全なGPUマシン内にいます！

プロジェクトのセットアップ

永続ストレージディレクトリに移動：

cd /workspace

ファインチューニングリポジトリをクローン：

git clone https://github.com/yourname/llm-finetuning
cd llm-finetuning
pip install -r requirements.txt

これで完了です。プロジェクトがセットアップされ、トレーニングの準備が整いました！

RunPod内での作業

RunPodでのワークフローは、ローカルで行ったことと同じです。主な違いは永続性とパワーです。

永続ストレージ

重要：/workspace内のすべてはセッション間で永続的です。そのフォルダ外に保存したものは、podが停止すると削除されます。

作業を開始する前に常に/workspaceに移動してください：

cd /workspace

コードの同期

コードを更新するには、ローカルでコミットしてpod内で変更をプルします：

# ローカルで
git add .
git commit -m "Update training config"
git push

# RunPod内で
cd /workspace/llm-finetuning
git pull

トレーニングの実行

前回作成したトレーニングスクリプトを実行します：

python train.py --config config.yaml

トレーニングが始まったら、SSH接続を安全に閉じることができます。podは実行を続けます！

再接続するには：

ssh root@ssh.runpod.io -p <your-port> -i ~/.ssh/id_rsa
cd /workspace/llm-finetuning
# ログを確認
tail -f training.log

結果の保存

トレーニングが完了したら、アダプターとログが/workspaceに保存されます：

/workspace/llm-finetuning/
├── outputs/
│   ├── llama-3.2-1b-samsum/
│   │   ├── adapter/
│   │   │   ├── adapter_config.json
│   │   │   └── adapter_model.bin
│   │   └── checkpoints/
│   └── logs/
└── ...

Podの停止

作業が終わったら、podを停止してコストを節約：

  1. RunPodダッシュボードに移動
  2. Podを選択
  3. 「Stop」をクリック

/workspaceのデータは保持され、次回再起動したときにすぐにアクセスできます！

RunPodのベストプラクティス

1. 作業は常に/workspaceで

cd /workspace
# すべての作業をここで行う

2. 定期的にコミット

# ローカルで頻繁にコミット
git add .
git commit -m "checkpoint"
git push

# RunPodで定期的にプル
git pull

3. 長時間ジョブはnohupで実行

nohup python train.py --config config.yaml > training.log 2>&1 &

これで、SSH接続が切れてもトレーニングが続きます。

4. コストを監視

  • 必要ないときはpodを停止
  • ダッシュボードで使用状況を定期的に確認
  • 長時間実行の前に予算を設定

5. データのバックアップ

重要なアダプターとログは定期的にローカルまたはクラウドストレージにバックアップ：

# ローカルにダウンロード
scp -P <port> -i ~/.ssh/id_rsa root@ssh.runpod.io:/workspace/llm-finetuning/outputs/adapter.zip ./

まとめ

今回は、RunPodでプロフェッショナルなGPUトレーニング環境をセットアップしました！

重要なポイントを振り返りましょう：

1. RunPodの利点
– 専用GPU、永続ストレージ、完全な制御
– Colabの限界を超えた本格的な開発環境

2. セットアップ
– アカウント作成とクレジット追加
– SSHキーのセットアップ
– Podの作成と接続

3. ワークフロー
– /workspaceで作業
– Gitでコードを同期
– SSH経由でトレーニング実行

4. ベストプラクティス
– 永続ストレージの活用
– 定期的なコミットとバックアップ
– コスト管理

これで、あなたは本格的なクラウドGPU環境を持っています。次のレッスンでは、実験追跡システム（Weights & Biases）を統合して、複数の実験を体系的に管理する方法を学びます。

プロフェッショナルなMLエンジニアリングの世界へようこそ！

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