NovaPod
数兆パラメータの基盤モデルの事前学習は、なお巨大ラボの領域ですが、実用的な AI の価値は、独自のビジネスデータで推論モデルをファインチューニングするところで生まれます。
従来の Hugging Face トレーナー実装は、巨大な活性化メモリのオーバーヘッドと融合されていない勾配計算のため、8B パラメータを超えるモデルで GPU のメモリ不足エラーを起こします。
NovaPod の選定された Unsloth Studio と Axolotl の環境は、手書きの OpenAI Triton 順伝播および逆伝播カーネルを組み込み、モデルのパープレキシティを落とさずに活性化メモリを最大 80% 減らします。
NovaPod の永続 `/workspace` ネットワークボリュームと組み合わせると、学習チェックポイントは継続して保存され、中断したスポット実行を失われた学習エポックなしに即座に再開できます。
NovaPod CLI クイック起動
np launch \
--gpu H100_SXM \
--template novapod/unsloth-studio:2026.10 \
--disk 150GB \
--name llama-3-reasoning-loraアーキテクチャの要点ドメイン知識で基盤モデルを適応させるのに、数百万ドルの GPU クラスタはもう必要ありません。NovaPod の Unsloth と Axolotl のテンプレートは、カスタムカーネル最適化と永続 NVMe ストレージにより、単一ノードで 70B モデルをファインチューニングできるようにします。