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title: "ファインチューニング済みモデルを ARX デバイスにデプロイする"
description: "ファインチューニング済みモデルが ARX の要求する形式とファイルを満たしているか確認し、Hugging Face のプライベートリポジトリにアップロードして、AI Model Center からダウンロードしてデプロイします"
canonical_url: "https://docs.ardge.com/ja/knowledge/arx-os/deploy-fine-tuned-model"
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# ファインチューニング済みモデルを ARX デバイスにデプロイする

> ファインチューニング済みモデルが ARX の要求する形式とファイルを満たしているか確認し、Hugging Face のプライベートリポジトリにアップロードして、AI Model Center からダウンロードしてデプロイします

## 概要

ARX は GPU リソースを備えたサーバー上で動作します。AI Model Center に掲載されているオープンソースモデルだけでなく、ご自身でファインチューニングしたモデルもデプロイできます。

ファインチューニング済みモデルを Hugging Face のプライベートリポジトリにアップロードし、Hugging Face アクセストークンを ARX に保存します。これにより、AI Model Center からそのモデルを検索してデプロイできるようになります。

この記事では、ARX が要求するモデル形式とファイル、そしてアップロードからデプロイまでの一連の手順を説明します。

## この記事で学べること

- ファインチューニング済みモデルの形式とファイルが ARX の要件を満たしているか確認する
- モデルを Hugging Face のプライベートリポジトリにアップロードする
- AI Model Center からモデルをダウンロードしてデプロイする

**所要時間: 約 20 分**（アップロードとダウンロードの時間を除く）

## 対象バージョン

- ARX OS 1.0 以降

## 事前準備

- Hugging Face アカウントを持ち、アクセストークンを ARX に保存済みであること。[Hugging Face アカウントを登録してアクセストークンを取得する](https://docs.ardge.com/ja/knowledge/arx-os/huggingface-token) を参照してください
- お使いのアカウントが AI Model Center にアクセスできること

## サポートされる形式と必須ファイル

ARX は **safetensors** と **GGUF** の 2 つの重み形式をサポートしています。アップロードの前に、リポジトリに次のファイルが含まれているか確認してください。

<table>
<thead>
  <tr>
    <th>
      ファイル
    </th>
    
    <th>
      用途
    </th>
    
    <th>
      必須となる条件
    </th>
  </tr>
</thead>

<tbody>
  <tr>
    <td>
      <code>
        config.json
      </code>
    </td>
    
    <td>
      モデルアーキテクチャの設定
    </td>
    
    <td>
      常に必須
    </td>
  </tr>
  
  <tr>
    <td>
      <code>
        tokenizer.json
      </code>
    </td>
    
    <td>
      トークナイザー本体
    </td>
    
    <td>
      常に必須
    </td>
  </tr>
  
  <tr>
    <td>
      <code>
        tokenizer_config.json
      </code>
    </td>
    
    <td>
      トークナイザーの設定
    </td>
    
    <td>
      常に必須
    </td>
  </tr>
  
  <tr>
    <td>
      重みファイル（<code>
        *.safetensors
      </code>
      
       または <code>
        *.gguf
      </code>
      
      ）
    </td>
    
    <td>
      モデルの重み
    </td>
    
    <td>
      常に必須
    </td>
  </tr>
  
  <tr>
    <td>
      <code>
        model.safetensors.index.json
      </code>
    </td>
    
    <td>
      重みのシャードインデックス
    </td>
    
    <td>
      重みが複数ファイルに分割されている場合
    </td>
  </tr>
  
  <tr>
    <td>
      <code>
        preprocessor_config.json
      </code>
    </td>
    
    <td>
      入力の前処理設定
    </td>
    
    <td>
      ビジョンモデルの場合
    </td>
  </tr>
</tbody>
</table>

<tip>

**普及しているオープンソースモデルをファインチューニングした場合、ほとんどのファイルはそのまま流用できます：**

多くの場合、これらのファイルは元のモデルのリポジトリから取得できます。更新が必要なのは、ファインチューニングの内容に合わせる `config.json` だけです。

</tip>

ARX はデプロイエンジンとして vLLM、NVIDIA vLLM、Llama.cpp、Faster Whisper をサポートしています。エンジンはご自身で選択します。ステップ 3 でモデルをダウンロードする際に、画面の案内に沿って選べます。

## ステップ 1: モデルファイルが揃っているか確認する

1. 上記のファイル一覧と照らし合わせて、ファインチューニング済みモデルのディレクトリを確認します
2. 不足しているファイルを追加します
3. ファインチューニングの内容に合わせて `config.json` を更新します

## ステップ 2: モデルを Hugging Face のプライベートリポジトリにアップロードする

1. Hugging Face にサインインし、[huggingface.co/new](https://huggingface.co/new) を開いてモデルリポジトリを作成します
2. リポジトリ名を入力し、可視性を **Private** に設定します
3. リポジトリの **Files and versions** タブを開きます
4. **Add file › Upload files** をクリックし、モデルファイルを選択します
5. コミットメッセージを入力し、**Commit changes** をクリックします

## ステップ 3: AI Model Center からダウンロードしてデプロイする

1. AI Model Center を開き、**Model Hub** ページに移動します
2. **Hugging Face** タブに切り替えます
3. アップロードしたモデルを検索します。検索結果にそのモデルのカードが表示されます
4. カードの **Download & Deploy** をクリックします
5. 画面の案内に沿って、デプロイエンジンとその設定を選択します

モデルは Hugging Face からダウンロードされます。所要時間はモデルサイズとネットワーク速度によって異なります。進行状況は **Downloaded Models** ページでリアルタイムに確認できます。ダウンロードが完了すると、そのままデプロイが始まります。**Model Instances** ページに切り替えて経過を追ってください。ステータスが **Running** になった時点でデプロイ完了です。

![Model Hub の Hugging Face タブ。各モデルカードに Download & Deploy がある](https://docs.ardge.com/screenshots/knowledge/ja/arx-os/deploy-fine-tuned-model/step-3-1.webp)

<warning>

**プライベートリポジトリのモデルには、事前に ARX へアクセストークンを保存しておく必要があります：**

トークンが保存されていないと、**Hugging Face** タブでプライベートリポジトリのモデルは検索できません。

</warning>

![AI Model Center の Settings にある Hugging Face アクセストークン設定](https://docs.ardge.com/screenshots/knowledge/ja/arx-os/deploy-fine-tuned-model/step-3-2.webp)

<tip>

**デプロイの前に GPU の空き容量を確認してください：**

対象の GPU カードにモデルの推定使用量を満たす空き容量がない場合、システムはデプロイをブロックします。[GPU VRAM Allocated とは何ですか？](https://docs.ardge.com/ja/knowledge/arx-os/gpu-vram-allocated) を参照してください。

</tip>

## 関連記事

- [Hugging Face アカウントを登録してアクセストークンを取得する](https://docs.ardge.com/ja/knowledge/arx-os/huggingface-token)
- [GPU VRAM Allocated とは何ですか？](https://docs.ardge.com/ja/knowledge/arx-os/gpu-vram-allocated)
- [API 経由で ARX 上のオンプレミスモデルを呼び出す](https://docs.ardge.com/ja/knowledge/arx-os/api-model-calls)


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