【AWS Trainium 50本ノック #3】計算機クラスタ構築編

!本記事は、AWS Trainium を活用して LLM の分散学習を行うために必要となる知識を「手を動かしながら」身につける AWS Trainium 50本ノック 全6章のうちの第3章となります。はじめにいきなりTrainiumに触れてみよう編（問題1-7）Tr

「Syn Pro」開発レポート：AWS TrainiumとRFTによる高性能日本語LLMの実現

はじめにカラクリ株式会社ではこの度、Upstage社との共同開発で日本語LLM 「Syn Pro」 を開発し、2025年10月に公開しました。https://www.upstage.ai/blog/ja/upstage-ai-jp-syn-proなお「Syn Pro」は、

【AWS Trainium 50本ノック #2】Trainiumの基礎知識編

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【AWS Trainium 50本ノック #0】はじめに

こんにちは、カラクリの R&D チームの吉田です。 カラクリと AWS Trainiumカラクリでは、AWS Trainium を活用した LLM 開発を2023年から続けています。AWS Trainium は、深層学習に特化したハードウェアアクセラレータです。G

【AWS Trainium 50本ノック #1】いきなりTrainiumに触れてみよう編

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KARAKURI VLの学習データ準備について

こんにちは。カラクリ株式会社 R&D Team の Tech Lead の吉田です。弊社はGENIACの第2期プロジェクトにおいて、汎用的なコンピュータユースを念頭に置いたマルチモーダルモデル KARAKURI VL を開発しました（概要はこちらの記事をご参照ください）

KARAKURI VL - 日本語コンピュータユースに特化した視覚言語モデル 🔖 2

はじめにGENIACの第2期プロジェクトで開発した視覚言語モデル「KARAKURI VL」を公開いたしました。KARAKURI VLは、日本語環境でのコンピュータユースを念頭に置いて開発された視覚言語モデルです。従来のモデルでは英語環境での操作が中心でしたが、日本語のユーザー