AIコーディング・Vibe-Coding 最大のオープンソースモデルをファインチューニングする（低スペックPCでも）
オープンソースのAIモデルを自身のデータセットでファインチューニングし、アプリケーションにデプロイするまでの具体的な手順を解説する。1兆パラメータ規模のKimmy K2.7モデルを例に、Hugging Faceからのデータセット取得、APIトークンの設定、データ形式の変換スクリプトの作成、Fireworks AIプラットフォームでの低ランク適応（LoRA）を用いた効率的な学習方法を実演している。また、ファインチューニング前後のモデルの応答を比較するためのWebアプリをAIエージェントを活用して構築し、推論プロセスや回答の精度の違いを検証している。
