AIを使ってカスタムモデルのファインチューニングを行う方法

エージェントにGradient AIへのアクセス権を与えることで、トレーニングジョブの開始や専用モデルの管理が可能になります。これにより、テキストコマンドだけで独自のデータセットを用いたカスタムモデルの作成が実現します。具体的なワークフローは以下の通りです。

1. 01

   トレーニング開始

   提供されたデータセットを使用して、エージェントがトレーニングプロセスを開始します。

   fine_tune_model
2. 02

   インスタンス作成

   トレーニング結果に基づいて、エージェントが新しいモデルインスタンスをセットアップします。

   create_model
3. 03

   ステータス確認

   エージェントが既存のモデルを検索し、詳細情報や利用可能性を確認します。

   list_modelsget_model
4. 04

   クリーンアップ

   不要になった特定のモデルインスタンスを、エージェントが削除します。

   delete_model

Gradient AI Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_KwJfHerXBfsWKXVQH8bGJG4HGUwUfVlRXkPpGPNU/mcpコピー

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
3. 3Click Add and start a new chat — Gradient AI capabilities are ready to use.

設定 · claude_desktop_config.jsonコピー

{
  "mcpServers": {
    "gradient-ai-llm-api-finetuning-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_KwJfHerXBfsWKXVQH8bGJG4HGUwUfVlRXkPpGPNU/mcp"
    }
  }
}

• Claude
• ChatGPT
• Cursor
• VS Code
• Windsurf
• Claude Code
• JetBrains
• Cline

一度接続するだけで、エージェントとGradient AI APIが連携します。認証情報は当社のシステム内で暗号化され、安全に管理されます。

• 01

  AIはJSON形式のトレーニングデータを整形できますか？

  いいえ。データセットは正しい形式で提供する必要があります。エージェントが行うのはトレーニングジョブの実行のみです。

• 02

  AIが勝手にモデルを削除することはありませんか？

  はい、ありません。エージェントがモデルを削除するのは、ユーザーから明示的な指示があった場合のみです。

• 03

  トレーニングの進捗をリアルタイムで監視できますか？

  エージェントはモデルのステータスを確認することはできますが、リアルタイムの進捗バーを表示する機能はありません。

• 04

  すでにトレーニング済みのモデルを確認するにはどうすればいいですか？

  エージェントにモデルをリストアップするよう指示するだけで確認できます。

• 05

  トレーニングを行わずにモデルを作成することはできますか？

  はい。ツールの仕様により、エージェントが直接モデルインスタンスを作成することが可能です。

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