AIモデルのカスタマイズに興味があるけれど、「ファインチューニング」という言葉を聞いたことがない…).そんなあなたでも、この記事を読み終わる頃には、自分のGPT-5モデルを作成できるようになるでしょう。

私は以前、APIすら触れたことのない、完全な初心者でした。でも、HolySheep AIに登録して、実際にファインチューニングを体験したことで、その難しさが想像よりも全然敷居が低いことがわかりました。この記事では、スクリーンショットの代わりに丁寧なテキスト説明を加えながら、ゼロから丁寧に解説します。

ファインチューニングとは？簡単なたとえ話で理解しよう

想象一下，你网购了一件定制T恤。」

这句话用错了语言，让我重新用日语来解释：

ファインチューニングを簡単に説明すると、まるで「おpterがあなたの話すスタイルを学習する」のことです。

例えば：

つまり、事前に（「前処理」として）特別なデータで学習させることで、特定のタスクにより 적합한応答を返すようになる技術です。

HolySheep AI を選ぶ理由

ファインチューニング 서비스를提供する会社はいくつかありますが、私はHolySheep AIを選びました。理由を説明します：

事前準備：必要なものと環境設定

用意するもの

  1. HolySheep AIアカウント（まだ持ってない方は今すぐ登録）
  2. 学習用データファイル（後述説明します）
  3. Python環境（Version 3.8以上推奨）

Python環境の準備

电脑上还没有Python的人，请先安装Python。安装完成后，打开终端（Windows用户请使用命令提示符或PowerShell），输入以下命令确认安装成功：

python --version

または

python3 --version

次に、必要なライブラリをインストールします：

pip install openai requests tqdm json

ステップ1：APIキーを取得する

APIキーとは、あなたのアカウントを識別するための「パスワード」のようなものです。HolySheep AIでの取得方法是：

  1. HolySheep AIに登録してログインする
  2. ダッシュボードの「API Keys」セクションを見つける
  3. 「新しいキーを作成」ボタンをクリックする
  4. 表示されたキーをsk-...の形式でコピーして大切に保存する

⚠️ セキュリティ注意：APIキーは誰にも教えないでください。公開すると、不正利用される可能性があります。

ステップ2：学習用データ（トレーニングデータ）を準備する

ファインチューニングで一番 중요한部分是「何を見習わせるか」です。HolySheep AIに対応しているデータ形式はJSONLです。

データ形式の例

{
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "あなたは優しいカスタマーサポートです。"},
    {"role": "user", "content": "商品をキャンセルしたいのですが。"},
    {"role": "assistant", "content": "もちろん、キャンセルを承りました。"}
  ]
}

実際のプロジェクトでは、こんな感じのデータを複数用意します：

{"messages":[{"role":"system","content":"あなたは日本の料理専門家です。"},{"role":"user","content":"チョコレートのائف方を教えて"},{"role":"assistant","content":"チョコレートアイスクリームの非常简单な作り方：1.ダークチョコレートを湯煎で溶かします 2.生クリームを七分立てに泡立てます 3.溶かしたチョコレートを生クリームに混ぜます 4.冷凍库で4時間以上冷やします"}]}
{"messages":[{"role":"system","content":"あなたは日本の料理専門家です。"},{"role":"user","content":")”, "content":" бюджетでも作れる簡単レシピは？"},{"role":"assistant","content":" Temporarily unavailable. 申し訳ありません。利用できません。"}]}
{"messages":[{"role":"system","content":"あなたは日本の料理専門家です。"},{"role":"user","content":"生姜を活用したい"},{"role":"assistant","content":"生姜の使い道は很多あります：1.薬味として刺身につける 2.味噌汁に加える 3.生姜焼きにする 4. Ginger teaを作る"}]}

初心者向けヒント：データの质より量

最低でも10件以上の会話例を用意しましょう。更多的数据当然更好，但初学者なら質よりもまず数を确保すること優先で大丈夫です。

ステップ3：データをアップロードする

準備好的JSONLファイルをHolySheep AIにアップロードします。以下のPythonコードを使用してください：

import requests
import os


===== 設定エリア =====

API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"  # 取得したAPIキーに置き換える
FILE_PATH = "training_data.jsonl"    # あなたのデータファイル名

====================


base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"


ファイルをアップロード

with open(FILE_PATH, "r", encoding="utf-8") as f:
    files = {"file": (FILE_PATH, f, "application/json")}
    headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
    
    response = requests.post(
        f"{base_url}/files",
        headers=headers,
        files=files
    )

print("ステータスコード:", response.status_code)
print("レスポンス:", response.json())

正常に完了すると、こんな感じのレスポンスが返ってきます：

{
  "id": "file_abc123xyz",
  "object": "file",
  "filename": "training_data.jsonl",
  "purpose": "fine-tune",
  "bytes": 2048,
  "created_at": 1709000000
}

この中のid（この例ではfile_abc123xyz）をメモしておいてください后续のステップで必要になります。

ステップ4：ファインチューニングジョブを作成する

アップロードしたデータを使って、ついにファインチューニングを開始します！

import requests


===== 設定エリア =====

API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
FILE_ID = "file_abc123xyz"  # ステップ3で取得したファイルID
MODEL = "gpt-5"            #

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