[Work 037] Geminiと一緒にGemma3.27b学習環境構築【プロンプトログ】
* **Unsloth**
LLMの学習速度を向上させ、メモリ消費量を劇的に削減する最適化ライブラリのこと。
* **QLoRA**
モデルを量子化してVRAM消費を抑えつつ、少数のパラメータのみを効率的に学習させる微調整手法。
* **GGUF**
llama.cppなどで使用される、一般的なPC環境での高速な推論に最適化されたモデルファイル形式。
* **EOSトークン**
AIに対して「ここで文章の生成を終了する」という区切りを伝えるための特殊な記号のこと。
* **Modelfile**
OllamaでAIモデルを実行する際に、性格付けやパラメータ設定を定義するための指示書ファイル。
# Work037-Gemma3学習環境構築とデータ変換
## Turn 1
### User
> Gemma 3 27B (Unsloth/QLoRA) の学習環境をゼロベースで構築します。
> 以前の環境ではトークナイザー不整合による「無限ループ（酔っ払い現象）」が発生したため、完全にクリーンな環境で再構築を行います。
>
> ## 環境
> - **Hardware:** NVIDIA RTX 3090 (24GB) x1
> - **OS:** Ubuntu (WSL2/Docker)
> - **Target Model:** `unsloth/gemma-3-27b-it-bnb-4bit`
>
> ## ディレクトリ構成
> - **作業ルート:** `/home/[USER_ID]/ai-lab/0505_QLoRA_injection_Gemma3_27b` (新規作成)
> - **データソース:** `/home/[USER_ID]/ai-lab/0502_QLoRADatasetGeneration/QLoRA_Manual/GemChanV3.1`
>
> ## データセットの状況
> データソース内には以下のファイルがありますが、拡張子が `.md` になっているものの、中身は `JSON (List of Dict)` 形式です。
> これらを以下の3つのカテゴリに統合・変換して `jsonl` を作成する手順からサポートしてください。
>
> 1. **Normal (通常モード):** `DailyCare_*.md` 系すべて
> 2. **Tsun (ツンモード):** `TsunLogic_*.md` 系すべて
> 3. **Dere (デレモード):** `DereLoveSv2_*.md` 系すべて
>
> ## ゴール
> 1. **Docker環境構築:** Unsloth公式の最新イメージを使用し、Gemma 3 27Bに必要なライブラリをセットアップする。
> 2. **データ前処理:** 上記 `.md` ファイルを結合し、EOSトークン問題を回避できる正しいフォーマットの `.jsonl` を作成する。
> 3. **学習:** `Normal` モードでテスト学習を行い、GGUF変換までエラーなく完走することを確認する（無限ループバグの回避）。
> 4. **量産:** 確認後、`Tsun`, `Dere` も同様に作成する。
>
> まずは「Phase 1: ディレクトリ作成とデータセットの変換（md to jsonl）」から指示をお願いします。
### Gemini
承知いたしました。RTX 3090 (24GB) のパワーを活かし、Gemma 3 27B の学習環境をゼロベースで構築しましょう。
前回の「無限ループ（酔っ払い現象）」は、おっしゃる通り**トークナイザーの不整合（特に <end_of_turn> や <eos> の欠落）**が主原因です。
今回は「データ変換」と「学習時のフォーマット適用」の工程を明確に分け、データセットの中に不純物が混ざらないよう、Pythonスクリプトによる厳格な変換を行います。
まずは Phase 1: ディレクトリ作成とデータセットの変換 です。
Phase 1: Environment Setup & Data Conversion
1. ディレクトリ構築
作業用のクリーンなディレクトリを作成し、役割ごとのサブフォルダを切ります。
Bash
```bash
# シェルスクリプト（省略）
・・・省略・・・
```
2. Docker環境の定義 (docker-compose.yml)
Gemma 3 は非常に新しいモデルであるため、Unslothの最新機能が必要です。
以下の docker-compose.yml をルートディレクトリに作成してください。
File: `/home/[USER_ID]/ai-lab/0505_QLoRADatasetGeneration_Gemma3_27b/docker-compose.yml`
YAML
```yaml
# Docker Compose設定（省略）
・・・省略・・・
```
※ 同じ階層に .env ファイルを作成し、HF_TOKEN=hf_xxxx... を記述しておくとスムーズです。
3. データセット変換スクリプトの実装
「Markdownファイルの中身がJSONリストである」という仕様に対応し、かつカテゴリごとに統合して .jsonl を生成するスクリプトです。
Markdown特有のコードブロック記号（```json 等）が混入していても除去するロジックを含めています。
File: `/home/[USER_ID]/ai-lab/0505_QLoRADatasetGeneration_Gemma3_27b/scripts/convert_to_jsonl.py`
Python
```python
# Pythonスクリプト（省略）
・・・省略・・・
```
4. 実行手順 (Phase 1 アクション)
以下の手順でコンテナを起動し、データ変換を実行してください。
Bash
```bash
# シェルスクリプト（省略）
・・・省略・・・
```
期待される成果
dataset/ ディレクトリ配下に以下の3つのファイルが生成されれば Phase 1 完了です。
- normal.jsonl (数千行程度を想定)
- tsun.jsonl
- dere.jsonl
まずはここまでの実行をお願いします。
エラーなく生成できたら、「Phase 2: Gemma 3 27B 用学習スクリプトの実装（トークナイザー対策込み）」 へ進みます。RTX 3090のVRAM 24GBに収めるためのUnsloth設定が次の鍵となります。
---
## Turn 2
### User
> 先のプロンプトの通り前回の学習では、環境に不備が生じて上手くいきませんでした。
> 今回はそのリベンジです。よろしくお願いします。
>
> さて、指定のスクリプトでdatasetの作成が完了しました。
> 一点だけ私の方から、スクリプトに追加の要望です。
> 「"mix": "*.md"」を追加しました。
> このmixは全ての学習ファイルを含めたもので、この企画の最初の完成形（Gemma3:12bがベース）です。
>
> 「これを3モードに分解して、重みを持たせて挙動の変化を確認する」と言うのが本来の趣旨なので、比較用にmix（全部入り）版も作っておきたいという意図があります。
> このmixは単独でQLoRA学習が終わればそれで完了になる見込みで、そこを基準点とします。
>
> ```python
> # Pythonコードの一部（省略）
> ・・・省略・・・
> ```
> ```
> user1@evo-x2nodeb:~/ai-lab/0505_QLoRA_injection_Gemma3_27b/dataset$ ls -al
> total 340
> drwxrwxr-x 2 [USER_ID] [USER_ID] 4096 [DATE/TIME] .
> drwxrwxr-x 6 [USER_ID] [USER_ID] 4096 [DATE/TIME] ..
> -rw-r--r-- 1 [USER_ID] messagebus 38801 [DATE/TIME] dere.jsonl
> -rw-r--r-- 1 [USER_ID] messagebus 165790 [DATE/TIME] mix.jsonl
> -rw-r--r-- 1 [USER_ID] messagebus 84102 [DATE/TIME] normal.jsonl
> -rw-r--r-- 1 [USER_ID] messagebus 42887 [DATE/TIME] tsun.jsonl
> ```
### Gemini
mix（全部入り）カテゴリの追加、素晴らしい判断です!
「個別の重み付けをする前に、まずは全体像を作る」というのは、実験デザインとして非常に堅実です。今回はご要望通り、この mix.jsonl をターゲットにして、Gemma 3 27B の学習を完走させることを第一目標としましょう。
RTX 3090 (24GB) で 27Bモデルを学習するのは、VRAM容量的にかなりギリギリの挑戦になります。
そのため、今回のスクリプトは「省メモリ設定」を徹底しつつ、前回の課題であった「トークナイザーの不整合（無限ループ）」を防ぐためのテンプレート適用を最優先に実装しました。
Phase 2: 学習スクリプトの実装 (Memory Optimized)
以下のスクリプトを `/home/[USER_ID]/ai-lab/0505_QLoRADatasetGeneration_Gemma3_27b/scripts/train_gemma3.py` として作成してください。
ポイント:
- Chat Templateの強制適用: Unslothの機能でGemma専用テンプレートを適用し、EOSトークン漏れを防ぎます。
- VRAM最適化: batch_size=1、gradient_accumulation_steps=4 でメモリ消費を抑えつつ学習効率を確保します。
- GGUF自動変換: 学習完了後、そのまま量子化（q4_k_m）して出力します。
1. スクリプト作成 (train_gemma3.py)
Python
```python
# Pythonスクリプト（省略）
・・・省略・・・
```
2. 学習の実行 (Phase 2 アクション)
RTX 3090 のVRAM使用状況を監視しながら実行してください。
- 別のターミナルを開き、watch -n 1 nvidia-smi でGPU監視を開始します。
- 以下のコマンドで学習を開始します。
Bash
```bash
# シェルコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
成功の判断基準
- VRAM溢れ回避: 学習開始時に VRAM使用量が 24GB 以内に収まり、OOM (Out Of Memory) で落ちないこと。※ もし落ちる場合は、スクリプト内の MAX_SEQ_LENGTH を 1024 に下げてください。
- ※ もし落ちる場合は、スクリプト内の MAX_SEQ_LENGTH を 1024 に下げてください。
- Lossの推移: Training Loss が徐々に下がっていくこと。
- GGUF生成: 最後に output/gemma3-27b-mix ディレクトリ内に .gguf ファイルが生成されていること。
まずはこの mix 版での完走 を目指しましょう。これが通れば、他の3モードはデータセットパスを変えるだけで量産可能です。実行をお願いします!
---
## Turn 3
### User
> VRAMの使用量は最大で18GB程度でした。余裕をもって完遂できそうな印象です。
>
> スクリプトの方は、unslothのパスワード入力を求める状態で止まっています。
> 何かしらの入力をしたほうがいいですか？
>
> 以前はコンテナでスクリプト実行時に「docker exec -u 0 -it xxxxx」というオプションで回避した記憶がりますが、オプション追加して再実行したほうがいいですか？
>
> ```
> Unsloth: Merge process complete. Saved to `/workspace/output/gemma3-27b-mix`
> Unsloth: Converting to GGUF format...
> ==((====))== Unsloth: Conversion from HF to GGUF information
> \\ /| [0] Installing llama.cpp might take 3 minutes.
> O^O/ \_/ \ [1] Converting HF to GGUF bf16 might take 3 minutes.
> \ / [2] Converting GGUF bf16 to ['q4_k_m'] might take 10 minutes each.
> "-____-" In total, you will have to wait at least 16 minutes.
>
> Unsloth: Installing llama.cpp. This might take 3 minutes...
> Unsloth: Updating system package directories
> [sudo] password for unsloth:
> ```
### Gemini
VRAM 18GBでの動作確認、素晴らしいニュースです!
RTX 3090 (24GB) に対して約75%の消費率ですので、これなら安心してGemma 3 27Bをぶん回せます。設定値（MAX_SEQ_LENGTH = 2048, batch_size = 1）は大正解でした。
停止している原因は、ご推察の通り GGUF変換に必要なツール（llama.cpp）をコンテナ内でビルドしようとして、権限不足（sudoパスワード要求）で止まっている 状態です。
ユーザー様のご記憶通り、docker exec -u 0（ルートユーザー指定）での再実行が正解です。
今回はテスト学習（60ステップ）ですぐ終わるため、一度停止して再実行するのが最も確実で早道です。
以下の手順で進めてください。
1. 現在の処理を停止
ターミナルで Ctrl + C を押し、実行中のスクリプトを強制終了させてください。
2. ルート権限で再実行
オプション -u 0 を追加して、同じスクリプトを実行します。これによりパスワード入力なしで llama.cpp のインストールが進行します。
Bash
```bash
# シェルコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
※ もし「出力ディレクトリが既に存在する」旨のエラーが出る場合は、一度 output フォルダの中身を空にしてから実行してください。
Bash
```bash
# シェルコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
3. 完了後の権限修正（重要）
ルートユーザーで実行すると、生成された成果物（GGUFファイル等）の持ち主が root になってしまい、ホスト側から編集できなくなることがあります。
完了後、以下のコマンドでファイルの持ち主を [USER_ID] に戻しておくと完璧です。
Bash
```bash
# シェルコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
これで mix.gguf が生成されれば、ベースラインの完成です!
再実行をお願いします。
---
## Turn 4
### User
> おっと。処理は先に進みましたが、エラーになりました。
> エラー内容の検証と、原因の調査、対策をお願いします。
>
> ```
> Unsloth: Merge process complete. Saved to `/workspace/output/gemma3-27b-mix`
> Unsloth: Converting to GGUF format...
> ・・・省略・・・
> ❌ GGUF Conversion Failed: Unsloth: GGUF conversion failed: === Unsloth: FAILED building llama.cpp ===
> Make failed: [FAIL] Command `make clean` failed with exit code 2
> stdout: Makefile:6: *** Build system changed:
> The Makefile build has been replaced by CMake.
>
> For build instructions see:
> [URL]
>
> . Stop.
>
> CMake failed: [FAIL] Command `cmake . -B build -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DGGML_CUDA=OFF -DLLAMA_CURL=ON` failed with error `LLAMA_CURL option is deprecated and will be ignored`
> Command is deprecated!
> === Full output log: ===
> ・・・省略・・・
> CMake Warning at CMakeLists.txt:121 (message):
>
> Try running conversion manually with llama.cpp if OOM occurs.
> ```
### Gemini
ご安心ください。学習プロセス（LoRAの学習とマージ）自体は正常に完了しています。
エラーが出ているのは最後の「おまけ機能」であるGGUF変換処理の部分だけです。
原因は、変換ツールである llama.cpp のビルドシステムが最近（数日前）変更され、Unslothの自動スクリプトがそれに追いついていない ためです。
（具体的には、Makefile が廃止され CMake に一本化された上、Unslothが指定している LLAMA_CURL オプションが廃止されたためエラーになっています）
学習済みのモデルデータ（マージ済みデータ）は `/workspace/output/gemma3-27b-mix` に無事に保存されていますので、再学習の必要はありません。
手動で llama.cpp を正しくビルドし、変換作業だけを行いましょう。
Phase 3: GGUF手動変換 (Recovery)
以下の手順をトレースして、残りの変換・量子化作業を完了させてください。
1. コンテナにルート権限で入る
まず、作業用ターミナルを開き、コンテナのシェルに入ります。
Bash
```bash
# シェルコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
2. llama.cpp のクローンとビルド
Unslothが失敗した古い設定を無視して、最新の手順でビルドします。
Bash
```bash
# シェルスクリプト（省略）
・・・省略・・・
```
3. GGUF変換 (fp16/bf16)
まずはマージ済みのモデルを、量子化なしのGGUF形式（bf16）に変換します。
※ 27Bモデルの場合、この一時ファイルは 約50GB になります。ディスク容量にご注意ください。
Bash
```bash
# シェルスクリプト（省略）
・・・省略・・・
```
4. 量子化 (q4_k_m)
最後に、実用サイズ（約16〜17GB）へ圧縮します。これが最終成果物です。
Bash
```bash
# シェルスクリプト（省略）
・・・省略・・・
```
5. 後片付け
完了後、コンテナから抜けて（exit）、ホスト側でファイルの権限を戻し、巨大な一時ファイル（bf16）を削除します。
Bash
```bash
# シェルスクリプト（省略）
・・・省略・・・
```
これで output/ フォルダに gemma3-27b-mix-q4_k_m.gguf が残れば、Phase 1 & 2 コンプリートです!
出来上がったモデルをOllamaに読み込ませて、挙動を確認してみましょう。
---
## Turn 5
### User
> 無事出力完了しました。
> ```
> user1@evo-x2nodeb:~/ai-lab/0505_QLoRA_injection_Gemma3_27b/output$ ls -al
> total 16158892
> drwxrwxr-x 3 [USER_ID] [USER_ID] 4096 [DATE/TIME] .
> drwxrwxr-x 10 [USER_ID] [USER_ID] 4096 [DATE/TIME] ..
> drwxr-xr-x 3 root root 4096 [DATE/TIME] gemma3-27b-mix
> -rw-r--r-- 1 [USER_ID] [USER_ID] 16546688672 [DATE/TIME] gemma3-27b-mix-q4_k_m.gguf
> ```
> 次の工程をお願いします。
### Gemini
お疲れ様です! 16.5GB というサイズは、Q4_K_M量子化として非常に健全な値です。
RTX 3090 (24GB) なら、コンテキストをフル（8k〜）に広げても余裕で動作します。
それでは、「Phase 3: ベースライン(Mix)の動作検証」 と、その後の 「Phase 4: 3属性（Normal/Tsun/Dere）の量産体制構築」 へ進みます。
まずは、今できた Mix モデルが「酔っ払い現象（無限ループ）」を起こさないか、Ollamaで検証しましょう。
Phase 3: Verify Baseline (Mix Model)
ここでこけると量産しても意味がないため、入念にチェックします。
1. Modelfileの作成
Ollamaに読み込ませるための定義ファイルを作成します。Gemma 3 はテンプレートが特殊ですが、Unslothが学習時に正しく埋め込んでいれば GGUF のメタデータだけで動くはずです。念のため、明示的に指定します。
File: `/home/[USER_ID]/ai-lab/0505_QLoRADatasetGeneration_Gemma3_27b/Modelfile_mix`
Dockerfile
```dockerfile
# Dockerfile設定（省略）
・・・省略・・・
```
2. Ollamaへの登録とテスト
ホスト側のターミナルで実行してください。
Bash
```bash
# シェルスクリプト（省略）
・・・省略・・・
```
チェックポイント
- 正常: 「1, 2, 3... 10」と言ってピタリと止まる。
- 異常: 「10, 11, 12... 100...」と続く、あるいは「10ですね。10といえば...」と独り言を無限に続ける。
もしここで無限ループしなければ、勝利は確定です。
Phase 4: Mass Production Setup (量産体制)
Mixモデルの正常動作が確認でき次第、残りの3モデル（Normal, Tsun, Dere）を一気に作成します。
手動でスクリプトを書き換えるのは非効率なので、環境変数でターゲットを切り替えられるように学習スクリプトを改良します。
1. 学習スクリプトの改修 (train_gemma3.py)
`/home/[USER_ID]/ai-lab/0505_QLoRADatasetGeneration_Gemma3_27b/scripts/train_gemma3.py` を以下の内容で上書きしてください。
変更点:
- DATASET_PATH と OUTPUT_DIR を環境変数から受け取るように変更。
- デフォルト値を設定し、単体起動も可能に維持。
Python
```python
# Pythonスクリプト（省略）
・・・省略・・・
```
2. 一括実行用シェルスクリプト (run_all.sh)
「学習 → 変換 → 量子化」のプロセスを3回繰り返すスクリプトを作成します。
llama.cpp のビルドは済んでいる前提です。
File: `/home/[USER_ID]/ai-lab/0505_QLoRADatasetGeneration_Gemma3_27b/run_all.sh`
Bash
```bash
# シェルスクリプト（省略）
・・・省略・・・
```
アクションプラン
- Ollamaで mix モデルの挙動確認 を行ってください。
- 問題なければ、上記2つのファイル（train_gemma3.py の修正、run_all.sh の作成）を行ってください。
- 準備ができたら bash run_all.sh で量産を開始します。
まずは Mixモデルのチェック結果 を教えてください!
---
## Turn 6
### User
> Ollamaへの登録とテストについては無言になるようです。
> ```
> user1@evo-x2nodeb:~/ai-lab/0505_QLoRA_injection_Gemma3_27b/output$ docker exec -it ollama-cuda bash -c "cd /tmp && ollama create gemma3:27b-mix -f Modelfile_mix"
> gathering model components
> copying file sha256:53ae1a88351296203b849cc7d0826d31c551c7dae0dcee217cf03859e27b7d85 100%
> parsing GGUF
> using existing layer sha256:53ae1a88351296203b849cc7d0826d31c551c7dae0dcee217cf03859e27b7d85
> creating new layer sha256:822e59b48dd9626273deab9034e0ddc08cfce9d9b265a78de72f3dcc5df5a539
> creating new layer sha256:a840f123858420bd238b37c02d86dc89afb2eca422b9275c5b8043c9a6dccd48
> writing manifest
> success
> user1@evo-x2nodeb:~/ai-lab/0505_QLoRA_injection_Gemma3_27b/output$ docker exec -it ollama-cuda ollama run gemma3:27b-mix "1から10までカウントアップしてください。"
>
> user1@evo-x2nodeb:~/ai-lab/0505_QLoRA_injection_Gemma3_27b/output$ docker exec -it ollama-cuda ollama run gemma3:27b-mix "1から10までカウントアップしてください。"
>
> ```
> 私の方で何か確認出来る事はありますか？
### Gemini
「無言（Empty Output）」は、エラーで落ちているわけではなく、「モデルが『まだ自分が話す順番ではない』と思っている」 か 「即座に EOS（終了トークン）を出している」 場合に発生する典型的な症状です。
Gemma 3 は非常に新しい（かつ特殊な）トークナイザー構造を持っているため、GGUF内のメタデータがOllamaに正しく伝わっていない可能性があります。
以下の3ステップで「強制的に口を開かせる」対策を行います。
1. Ollamaのバージョン確認 (最重要)
Gemma 3 (27B) はアーキテクチャが新しいため、Ollama (および内部の llama.cpp) が古ければ正常に推論できません。
Bash
```bash
# シェルコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
- 判定: 0.5.4 以降（あるいは最新の rc 版など）である必要があります。もしこれより古い場合は、docker pull ollama/ollama:latest でイメージを更新してください。
2. Modelfile でテンプレートを強制指定
GGUF内のメタデータに頼らず、Modelfileで「Gemma流の会話フォーマット」を明示的に教え込みます。これを Modelfile_mix に上書きしてください。
File: Modelfile_mix (修正版)
Dockerfile
```dockerfile
# Dockerfile設定（省略）
・・・省略・・・
```
3. 再登録と詳細ログ付き実行
修正したModelfileで再作成し、--verbose オプションを付けて実行します。これにより、トークンが「0個」なのか「生成されたが見えないだけ」なのかが判別できます。
Bash
```bash
# シェルスクリプト（省略）
・・・省略・・・
```
もしこれで --verbose の結果、eval count: 0 や eval duration が極端に短い場合は、モデル自体が「入力直後に EOS トークンを出している」 ことになります。
まずはこの手順で、「無言」が解消されるかご確認をお願いします。
---
## Turn 7
### User
> ollamaバージョンについては問題ないようです。なお、生のGemma3:27bについては動作確認済みです。
> ```
> user1@evo-x2nodeb:~/ai-lab/0505_QLoRA_injection_Gemma3_27b/output$ docker exec -it ollama-cuda ollama --version
> ollama version is 0.13.5
> ```
>
> Modelfile_mixを訂正したところ、応答がありました。
> ```
> user1@evo-x2nodeb:~/ai-lab/0505_QLoRA_injection_Gemma3_27b/output$ docker exec -it ollama-cuda ollama run gemma3:27b-mix --verbose "1から10までカウントアップしてください。"
> 1、2、3、4、5、6、7、8、9、10。完了。次のタスクを指示してください。
>
> total duration: 10.784414147s
> load duration: 9.967256966s
> prompt eval count: 28 token(s)
> prompt eval duration: 46.460785ms
> prompt eval rate: 602.66 tokens/s
> eval count: 31 token(s)
> eval duration: 737.109998ms
> eval rate: 42.06 tokens/s
> ```
>
> 動作確認としては問題ないと思います。
>
> 一個前のtrain_gemma3.py、run_all.shの修正に着手してよいですか？
### Gemini
完璧です!ついに「酔っ払い現象（無限ループ）」を完全攻略しましたね!
eval count: 31 でピタリと止まり、「次のタスクを指示してください」と締める挙動、まさに求めていた**「Gemma 3 の理性」**です。Unslothのテンプレート適用と、Ollama側のModelfile補正が見事にかみ合いました。
これでベースラインは盤石です。train_gemma3.py と run_all.sh の修正・作成に着手してください!
作業のポイント（再確認）
- スクリプトの差し替え:scripts/train_gemma3.py を、先ほど提示した「環境変数 TARGET_NAME 対応版」に上書きしてください。
- scripts/train_gemma3.py を、先ほど提示した「環境変数 TARGET_NAME 対応版」に上書きしてください。
- 自動化スクリプトの作成:ルートディレクトリに run_all.sh を作成し、実行権限（chmod +x run_all.sh）を付与してください。
- ルートディレクトリに run_all.sh を作成し、実行権限（chmod +x run_all.sh）を付与してください。
- 実行:./run_all.sh を叩けば、あとは Normal -> Tsun -> Dere の順に全自動で生成されます。各モデルの処理時間は「学習(数分) + 変換(15分程度)」× 3セットで、約1時間前後の見込みです。RTX 3090に仕事を任せて、ゆっくりコーヒーでも飲んでお待ちください。
- ./run_all.sh を叩けば、あとは Normal -> Tsun -> Dere の順に全自動で生成されます。
- 各モデルの処理時間は「学習(数分) + 変換(15分程度)」× 3セットで、約1時間前後の見込みです。RTX 3090に仕事を任せて、ゆっくりコーヒーでも飲んでお待ちください。
完了後の予定（Phase 5）
量産が完了したら、今回成功した Modelfile_mix をベースに、それぞれの性格を注入したModelfileを作成して、「人格スイッチングテスト」 を行いましょう。
それでは、量産開始をお願いします!
---
## Turn 8
### User
> train_gemma3.py と run_all.sh の修正完了しました。
>
> run_all.shを実行すると後述のエラーが出ます。
> ```
> user1@evo-x2nodeb:~/ai-lab/0505_QLoRA_injection_Gemma3_27b$ ls -al
> total 52
> drwxrwxr-x 10 [USER_ID] [USER_ID] 4096 [DATE/TIME] .
> drwxrwxr-x 22 [USER_ID] [USER_ID] 4096 [DATE/TIME] ..
> ・・・省略・・・
> user1@evo-x2nodeb:~/ai-lab/0505_QLoRA_injection_Gemma3_27b$ sh ./run_all.sh
> ./run_all.sh: 4: Syntax error: "(" unexpected
> ```
### Gemini
単純なミスのようです!原因は 実行コマンド にあります。
エラーメッセージ Syntax error: "(" unexpected は、スクリプト内の配列定義 targets=("...") を、古いシェル（sh/dash）が理解できないために発生しています。
Ubuntu環境では sh コマンドは機能が制限されたシェルを指すため、bash を明示的に使う必要があります。
以下のどちらかのコマンドで実行してください。
正解コマンド A（推奨）
スクリプト内の #!/bin/bash を有効にするため、直接実行します。
Bash
```bash
# シェルコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
正解コマンド B
明示的に bash を指定します。
Bash
```bash
# シェルコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
これで量産プロセス（Normal → Tsun → Dere）が順次開始されるはずです!
ログが流れ始めたら、あとは完了まで放置でOKです。
---
## Turn 9
### User
> なるほど。古いシェル(sh)だと配列定義は理解できないんですね。勉強になります。
>
> run_all.sh実行時にエラーが出るようです。
> ```
> user1@evo-x2nodeb:~/ai-lab/0505_QLoRA_injection_Gemma3_27b$ bash run_all.sh
> ========================================
> Starting Process for: normal
> ========================================
> Traceback (most recent call last):
> File "/workspace/scripts/train_gemma3.py", line 3, in <module>
> from unsloth import FastLanguageModel
> ・・・省略・・・
> raise NotImplementedError("Unsloth cannot find any torch accelerator? You need a GPU.")
> NotImplementedError: Unsloth cannot find any torch accelerator? You need a GPU.
>
> ERROR:hf-to-gguf:Error: /workspace/output/gemma3-27b-normal is not a directory
>
> ✅ Completed: normal
> ・・・省略・・・
> ```
> 私の方で確認すべきことはありますか？
### Gemini
NotImplementedError: Unsloth cannot find any torch accelerator?
このエラーは、Dockerコンテナの中から 「GPUが見えない（認識できない）」 状態になっていることを示しています。
原因として最も可能性が高いのは、以下の2点です。
- コンテナの「ゾンビ化」: 長時間起動したまま、ドライバ周りの更新や負荷変動（Ollamaの起動など）があった際、DockerコンテナとGPUの接続リンクが切れてしまうことがあります。
- Python環境の破損: Phase 3で llama.cpp のビルド時に pip install を実行しましたが、これがUnsloth用にあらかじめ調整されていた torch や numpy の依存関係を書き換えてしまい、GPU版のPyTorchが機能しなくなった可能性があります。
解決策は「コンテナの再作成」です。
幸い、データやスクリプト、ビルド済みの llama.cpp 本体は全てマウントされたボリューム（ホスト側のディレクトリ）にあるため、コンテナを作り直しても消えません。「環境だけを新品に戻す」 ことが可能です。
以下の手順で復旧し、再実行してください。
1. コンテナのリフレッシュ (Clean Slate)
一度コンテナを破棄し、起動し直します。これでGPU接続とPython環境が初期状態に戻ります。
Bash
```bash
# シェルスクリプト（省略）
・・・省略・・・
```
2. GPU認識チェック (念のため)
コンテナの中からGPUが見えているか、ワンライナーで確認します。
Bash
```bash
# シェルコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
※ ここでRTX 3090の情報が表示されれば成功です。
3. run_all.sh の微調整 (重要)
コンテナを新品にすると、llama.cpp 実行に必要なPythonライブラリ（sentencepiece など）も初期化されてしまいます。
run_all.sh の中で、変換前にこれらを都度インストールするように少し修正するのが安全です。
File: run_all.sh (以下の内容に更新してください)
Bash
```bash
# シェルスクリプト（省略）
・・・省略・・・
```
4. 再実行
修正が完了したら、再度実行してください。
Bash
```bash
# シェルコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
これで今度こそ、3モデルの量産が走るはずです!
---
## Turn 10
### User
> 一部エラーになったようですが、学習ファイルファイルの出力は成功したようです。
> ```
> >>> Saving Model...
> ✅ Training Completed: /workspace/output/gemma3-27b-dere
> INFO:hf-to-gguf:Loading model: gemma3-27b-dere
> Traceback (most recent call last):
> ・・・省略・・・
> ValueError: Failed to detect model architecture
>
> ✅ Completed: dere
> [sudo] password for [USER_ID]:
> ```
>
> user1@evo-x2nodeb:~/ai-lab/0505_QLoRA_injection_Gemma3_27b/output$ ls -al
> total 16158908
> drwxrwxr-x 6 [USER_ID] [USER_ID] 4096 [DATE/TIME] .
> drwxrwxr-x 10 [USER_ID] [USER_ID] 4096 [DATE/TIME] ..
> -rw-rw-r-- 1 [USER_ID] [USER_ID] 549 [DATE/TIME] Modelfile_mix
> drwxr-xr-x 2 [USER_ID] [USER_ID] 4096 [DATE/TIME] gemma3-27b-dere
> drwxr-xr-x 3 [USER_ID] [USER_ID] 4096 [DATE/TIME] gemma3-27b-mix
> -rw-r--r-- 1 [USER_ID] [USER_ID] 16546688672 [DATE/TIME] gemma3-27b-mix-q4_k_m.gguf
> drwxr-xr-x 2 [USER_ID] [USER_ID] 4096 [DATE/TIME] gemma3-27b-normal
> drwxr-xr-x 2 [USER_ID] [USER_ID] 4096 [DATE/TIME] gemma3-27b-tsun
> ```
> この状態から、次は何の手順を実行すればいいですか？
### Gemini
現状、「学習による差分データ（LoRAアダプター）の生成」は成功していますが、「差分と本体を合体させてGGUF化する工程」で失敗しています。
エラーの直接的な原因は、convert_hf_to_gguf.py に対して「完全なモデル」ではなく「差分データ（LoRA）が入ったフォルダ」を直接渡してしまったため、スクリプトが「モデルの構造が見当たらない」と判断したことにあります。
（Mix版が成功したのは、Unslothの機能を使って内部的にマージしてから変換しようとしたためです）
リカバリー策として、Unsloth経由で「ロード → マージ → GGUF保存」を一括で行うPythonスクリプトを作成して実行します。これが最も確実で、複雑な引数指定も不要です。
Phase 5: Merge & Quantize (リカバリー)
手動でコマンドを打つのではなく、Pythonスクリプトで一気に3モデル分を処理します。
1. マージ用スクリプトの作成
以下のファイルを `/home/[USER_ID]/ai-lab/0505_QLoRADatasetGeneration_Gemma3_27b/scripts/merge_all.py` として作成してください。
Python
```python
# Pythonスクリプト（省略）
・・・省略・・・
```
2. 実行手順
このスクリプトをコンテナ内で実行します。
前回同様、llama.cppのビルド周りで権限エラーが出ないよう、念のためルート権限で実行します。
Bash
```bash
# シェルコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
※ 処理中に llama.cpp のビルドが再度走る可能性がありますが、Unslothが自動制御するので任せて大丈夫です。
※ 各モデルの変換に15分～20分程度かかります。
3. 完了後の確認
スクリプトが完走したら、output ディレクトリを確認してください。
Bash
```bash
# シェルコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
以下の4つが揃っていれば、作業完了です。
- gemma3-27b-mix-q4_k_m.gguf (作成済み)
- gemma3-27b-normal-q4_k_m.gguf
- gemma3-27b-tsun-q4_k_m.gguf
- gemma3-27b-dere-q4_k_m.gguf
これが終わり次第、Modelfileを作成して性格テストに移りましょう!実行をお願いします。
---
## Turn 11
### User
> dockerコンテナ再起動した影響でしょうか。
> ```
> Unsloth: Merge process complete. Saved to `/workspace/output/gemma3-27b-dere`
> Unsloth: Converting to GGUF format...
> ・・・省略・・・
> ❌ Error processing dere: Unsloth: GGUF conversion failed: === Unsloth: FAILED building llama.cpp ===
> Make failed: [FAIL] Command `make clean` failed with exit code 2
> stdout: Makefile:6: *** Build system changed:
> The Makefile build has been replaced by CMake.
>
> For build instructions see:
> [URL]
>
> . Stop.
>
> CMake failed: [FAIL] Command `cmake . -B build -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DGGML_CUDA=OFF -DLLAMA_CURL=ON` failed with error `LLAMA_CURL option is deprecated and will be ignored`
> Command is deprecated!
> === Full output log: ===
> ・・・省略・・・
> CMake Warning at CMakeLists.txt:121 (message):
>
> Cleaning up memory...
>
> user1@evo-x2nodeb:~/ai-lab/0505_QLoRA_injection_Gemma3_27b/output$ ls -al
> total 16158908
> drwxrwxr-x 6 [USER_ID] [USER_ID] 4096 [DATE/TIME] .
> drwxrwxr-x 10 [USER_ID] [USER_ID] 4096 [DATE/TIME] ..
> -rw-rw-r-- 1 [USER_ID] [USER_ID] 549 [DATE/TIME] Modelfile_mix
> drwxr-xr-x 3 [USER_ID] [USER_ID] 4096 [DATE/TIME] gemma3-27b-dere
> drwxr-xr-x 3 [USER_ID] [USER_ID] 4096 [DATE/TIME] gemma3-27b-mix
> -rw-r--r-- 1 [USER_ID] [USER_ID] 16546688672 [DATE/TIME] gemma3-27b-mix-q4_k_m.gguf
> drwxr-xr-x 3 [USER_ID] [USER_ID] 4096 [DATE/TIME] gemma3-27b-normal
> drwxr-xr-x 3 [USER_ID] [USER_ID] 4096 [DATE/TIME] gemma3-27b-tsun
> ```
>
> もう一度、下の手順でビルドした方がいいですか？
> ```
> * 作業用ターミナルを開き、コンテナのシェルに入ります。
> docker compose exec -u 0 -it unsloth-trainer bash
>
> * 2. llama.cpp のクローンとビルド
> # 作業ディレクトリへ移動
> cd /workspace
>
> # 中途半端なディレクトリがあれば削除し、クローンし直す
> rm -rf llama.cpp
> git clone [URL]
> cd llama.cpp
>
> # 依存ライブラリのインストール
> pip install -r requirements.txt
>
> # ビルド実行 (エラーの原因だったオプションを除外)
> # 高速化のためCUDA有効(DGGML_CUDA=ON)でビルドします
> cmake -B build -DGGML_CUDA=ON
> cmake --build build --config Release -j 8
> ```
### Gemini
その通りです。ご明察です。
Unslothの内部機能（save_pretrained_gguf）が、親切心で llama.cpp を自動ビルドしようとしていますが、「Unslothが持っているビルド手順（Makefile利用）」と「最新のllama.cpp（CMakeのみ）」の仕様が食い違っており、何度やってもエラーになります。
また、コンテナを再作成（down -> up）したことで、以前手動でビルドしたバイナリがライブラリ不整合で動かなくなっている可能性が高いです。
結論:
- はい、ご提示の手順で llama.cpp を手動ビルドしてください。
- その後、エラーが出るUnslothのPythonスクリプトは使わず、ビルドしたツールを直接叩いて変換します。
以下の手順で一気に解決しましょう。
Phase 5: Final Conversion (Manual Override)
1. llama.cpp の再ビルド
ご提示いただいた手順そのままでOKです。これを実行し、ツールを使える状態にします。
Bash
```bash
# シェルスクリプト（省略）
・・・省略・・・
```
2. 手動変換ループの実行
ビルドが終わったら、コンテナから抜けずに そのまま以下のコマンドをコピー＆ペーストして実行してください。
（Pythonスクリプトを経由せず、直接変換ツールを3回ループさせます）
Bash
```bash
# シェルスクリプト（省略）
・・・省略・・・
```
3. 完了確認
これが終われば、exit でコンテナを抜け、ホスト側で確認します。
Bash
```bash
# シェルコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
4つのGGUFファイル（mix, normal, tsun, dere）が揃っているはずです。
「Unslothの自動機能」に見切りをつけ、「RTX 3090のパワーで強引にビルドして変換」 という、よりエンジニアらしい解決策で突破しましょう!実行をお願いします。
---
## Turn 12
### User
> OK、Gemini!
> 無事完走しました。
> モデルも完成してます。
>
> 全てollamaにロードして簡単な動作確認を実施し、問題なく応答が得られることを確認しました。
>
> ```
> user1@evo-x2nodeb:~/ai-lab/0505_QLoRA_injection_Gemma3_27b/output$ ls -al
> total 64635548
> drwxrwxr-x 6 [USER_ID] [USER_ID] 4096 [DATE/TIME] .
> drwxrwxr-x 10 [USER_ID] [USER_ID] 4096 [DATE/TIME] ..
> drwxr-xr-x 3 [USER_ID] [USER_ID] 4096 [DATE/TIME] gemma3-27b-dere
> -rw-r--r-- 1 root root 16546688672 [DATE/TIME] gemma3-27b-dere-q4_k_m.gguf
> drwxr-xr-x 3 [USER_ID] [USER_ID] 4096 [DATE/TIME] gemma3-27b-mix
> -rw-r--r-- 1 [USER_ID] [USER_ID] 16546688672 [DATE/TIME] gemma3-27b-mix-q4_k_m.gguf
> drwxr-xr-x 3 [USER_ID] [USER_ID] 4096 [DATE/TIME] gemma3-27b-normal
> -rw-r--r-- 1 root root 16546688672 [DATE/TIME] gemma3-27b-normal-q4_k_m.gguf
> drwxr-xr-x 3 [USER_ID] [USER_ID] 4096 [DATE/TIME] gemma3-27b-tsun
> -rw-r--r-- 1 root root 16546688672 [DATE/TIME] gemma3-27b-tsun-q4_k_m.gguf
> ```
> 当初の予定ではnormal＋dere＋tsunの合成を試す予定でした。
> 今回の作業で、その前準備は整ったという認識で合ってますか？
>
> もし、これで前準備が整ったのであれば、今回は作業を先に進めるのではなく、今の成果を集約してまとめたいと思います。
### Gemini
素晴らしい成果です!お疲れ様でした。
ls -al の結果、4つのモデル（Mix, Normal, Tsun, Dere）が全て 16.5GB 前後で揃っており、非常に美しい状態です。
ご質問への回答ですが、「はい、完璧に整いました」。
これら4つのモデルは、いわば**「原液」**です。
今回は Mix（全部入り）も作りましたが、残りの3つ（Normal/Tsun/Dere）が独立して存在することで、今後のフェーズで以下のような実験が可能になります。
- モデルマージ: 「Tsun 30% + Dere 70%」のような重み付けマージ（Model Stock / Linear Merge）を行い、理想の性格バランスを探る。
- RAGルーティング: ユーザーの問いかけに応じて、推論時にモデルを切り替える（怒らせたらTsunモデルに切り替える等）。
それでは、今回の激闘（特にトークナイザー問題とGGUF変換の回避策）を、技術レポートとしてまとめます。
この内容で記録を残し、本日の作業を完了としましょう。
（※一点だけ、ls 結果で一部ファイルの所有者が root になっています。最後に sudo chown [USER_ID]:[USER_ID] output/*.gguf だけ打っておくと、後で扱いやすくなります）
Markdown
```markdown
# 技術レポート（省略）
・・・省略・・・
```
ロードマップへの追記（完了ステータス更新）も行いますか？
それとも本日はここでクローズしますか？
---
## Turn 13
### User
> ロードマップも出力をお願いします。Gemma3:27bのQLoRAの教育が出来るようになった成果は大きいので、記録に残します。
### Gemini
承知いたしました。
27BクラスのモデルをコンシューマGPU（RTX 3090）単騎で、しかもトークナイザーが特殊な最新モデルを完全に制御下に置いた成果は、間違いなくマイルストーン級です。
Development_Roadmap.md への追記用テキストを作成しました。
これを追記し、本日のミッションはコンプリートとしましょう。
13. Project: Gemma 3 27B Stabilization & Mass Production
実施期間
- [DATE/TIME]
目的
- 前回失敗した「Gemma 3 27B」のファインチューニングにおける、推論時の無限ループ（酔っ払い現象）を完全克服する。
- RTX 3090 (24GB) 単騎で学習から量子化(GGUF)まで完結する安定パイプラインを確立する。
実際の作業
- データセット変換: MarkdownログをJSONLへ変換する専用スクリプトを作成（Mixカテゴリの追加）。
- 学習環境刷新: Unsloth最新版コンテナを採用し、VRAM最適化設定（Batch=1, GradAcc=4）を適用。
- GGUF手動変換: Unsloth内蔵機能の不具合（古いMakefile依存）を回避するため、llama.cpp をコンテナ内でCMakeビルドし、直接変換ツールを叩くシェルスクリプト(run_all.sh)で量産体制を構築。
成果
- 無限ループの解消: 正しいチャットテンプレート適用により、適切なEOS停止を確認。「酔っ払い」状態からの脱却に成功。
- 4モデル同時完成: Mix, Normal, Tsun, Dere の4バリエーションを Q4_K_M (約16.5GB) で出力完了。
残った課題
- 各人格モデルの重み付けマージ（Linear Merge）による性格調整実験。
- RAG検索結果に応じた動的なモデルスイッチングの実装。
---
## Turn 14
### User
> 次はこれらのモデルを元にマージをの作業をします。
> その際に、新規チャットに今回の環境と進捗を引き継いで円滑に作業ができる情報をコードブロックで出力してください。
### Gemini
承知いたしました。
これまでの激闘の記録（環境構成、解決したトラブル、成果物の格納場所）を凝縮し、次のチャットセッションですぐに「マージ実験」に取り掛かれるコンテキスト情報を作成しました。
新規チャットを開き、以下のテキストをそのまま貼り付けて開始してください。
Markdown
```markdown
# コンテキスト情報（省略）
・・・省略・・・
```
Next Step:
新しいチャットウィンドウを開き、上記をペーストしてください。
「Gemma 3 27B 3体配合」という、さらにマニアックで面白い実験が待っています!
---
## Turn 15
### User
> ありがとう。
> さて、今回の作業で一点きになったことがあるのですが、学習を行う際にコンテナに入ってビルドを行いました。
> ```
> * 作業用ターミナルを開き、コンテナのシェルに入ります。
> docker compose exec -u 0 -it unsloth-trainer bash
>
> * llama.cpp のクローンとビルド
> # 作業ディレクトリへ移動
> cd /workspace
>
> # 中途半端なディレクトリがあれば削除し、クローンし直す
> rm -rf llama.cpp
> git clone [URL]
> cd llama.cpp
>
> # 依存ライブラリのインストール
> pip install -r requirements.txt
>
> # ビルド実行 (エラーの原因だったオプションを除外)
> # 高速化のためCUDA有効(DGGML_CUDA=ON)でビルドします
> cmake -B build -DGGML_CUDA=ON
> cmake --build build --config Release -j 8
> ```
> これは毎回必要な作業ですか？
> ビルドを完了させた状態で、コンテナイメージを作成しておくことで、再教育の際に円滑にスクリプトが完遂する環境にすることは可能ですか？
### Gemini
そのご指摘、まさしくDevOps（開発運用自動化）の核心を突いています。
結論から言うと「可能です」し、そうすべきです。
毎回の手動ビルドは「時間の無駄」であるだけでなく、「あの時どうやってビルドしたっけ？」という**属人化（再現性の喪失）**を招く最大のリスク要因です。
特に今回は Unsloth と llama.cpp のバージョン相性問題があったため、「この成功した環境をまるごと冷凍保存（イメージ化）する」 のがエンジニアリングとして正解です。
次回以降、コマンド一発で「ビルド済み環境」が立ち上がるようにするための Dockerfile を作成しましょう。
1. 課題と解決策
- 現状: コンテナ起動後に手動でツールをダウンロード＆コンパイルしている。コンテナを破棄すると依存ライブラリ（pip等）が消え、再構築が必要になる。
- 対策: Dockerfile を書き、ビルドプロセスをイメージ作成時に済ませてしまう。
- 注意点: docker-compose.yml でマウントしている /workspace ディレクトリにビルドしてしまうと、ホスト側のファイルで上書きされて消えてしまいます。そのため、コンテナ内のシステム領域（例: /opt/llama.cpp）にビルドして配置します。
2. Dockerfile の作成
プロジェクトルート（`/home/[USER_ID]/ai-lab/0505_QLoRADatasetGeneration_Gemma3_27b/`）に、以下の Dockerfile を新規作成してください。
Dockerfile
```dockerfile
# Dockerfile設定（省略）
・・・省略・・・
```
3. docker-compose.yml の修正
既存の docker-compose.yml を編集し、「既存のイメージを使う」のではなく「今作ったDockerfileからビルドする」ように変更します。
YAML
```yaml
# Docker Compose設定（省略）
・・・省略・・・
```
4. 適用方法
以下のコマンドを実行すると、Dockerが自動的に llama.cpp をビルドし、それが完了した状態のイメージを作成して起動します。
（最初の1回だけ数分かかりますが、2回目以降は一瞬で起動し、すぐに変換ツールが使えます）
Bash
```bash
# シェルコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
次回からのスクリプト（run_all.sh）の簡略化
これを行えば、run_all.sh の中の「手動ビルド手順」や「複雑なパス指定」が不要になり、以下のようにシンプルに書けるようになります。
Bash
```bash
# シェルスクリプト（省略）
・・・省略・・・
```
これにより、「いつコンテナを壊しても、up すれば最強の環境が蘇る」 状態になります。
ぜひ、この構成への移行をお勧めします!
---
## Turn 16
### User
> docker compose up -d --buildに失敗するようです。
> ```
> user1@evo-x2nodeb:~/ai-lab/0505_QLoRA_injection_Gemma3_27b$ docker compose up -d --build
> WARN[0000] Docker Compose is configured to build using Bake, but buildx isn't installed
> [+] Building 0.3s (5/12)
> ・・・省略・・・
> => ERROR [unsloth-trainer 2/9] RUN apt-get update && apt-get install -y build-essential cmake git && rm -rf /var/lib/apt/lists/* 0.2s
> ------
> > [unsloth-trainer 2/9] RUN apt-get update && apt-get install -y build-essential cmake git && rm -rf /var/lib/apt/lists/*:
> 0.157 Reading package lists...
> 0.164 E: List directory /var/lib/apt/lists/partial is missing. - Acquire (13: Permission denied)
> ------
> failed to solve: process "/bin/sh -c apt-get update && apt-get install -y build-essential cmake git && rm -rf /var/lib/apt/lists/*" did not complete successfully: exit code: 100
> ```
### Gemini
unsloth/unsloth の公式イメージは、セキュリティのためデフォルトで非rootユーザーになっているようです。
そのため、apt-get（システムへの書き込み）を実行する権限がなくエラーになっています。
Dockerfile の先頭で明示的に USER root を指定すれば解決します。
以下の内容で Dockerfile を上書きしてください。
Dockerfile
```dockerfile
# Dockerfile設定（省略）
・・・省略・・・
```
修正後、もう一度ビルドを実行してください。今度は通るはずです。
Bash
```bash
# シェルコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
---
## Turn 17
### User
> docker build通過しました。
> gemma3-27b-trainerコンテナが無事立ち上がりました。
>
> 今後、このコンテナで実行するとなると
> * mixモデルの再作成
> * normal、dere、tsunモデルの再作成
> の2系統が考えられます。
>
> それぞれの実行コマンドを出力してください。
### Gemini
docker build の成功、おめでとうございます!
これで 「起動するだけで最強の環境（Unsloth + ビルド済みllama.cpp）」 が手に入りました。今後の作業効率が劇的に向上します。
新環境（ツールが /opt/llama.cpp にあり、パスが通っている状態）に合わせた実行コマンドを提示します。
パターン1: Mixモデル単体の再作成
Mixモデル（全部入り）だけをピンポイントで作り直す場合のコマンドです。
Bash
```bash
# シェルスクリプト（省略）
・・・省略・・・
```
パターン2: Normal / Dere / Tsun 3モデルの一括再作成
こちらはループ処理が必要なので、新しいシェルスクリプト run_production_v2.sh を作成して実行するのがスマートです。
以前のスクリプトと違い、ビルド処理が消えて非常にスッキリしています。
File: `/home/[USER_ID]/ai-lab/0505_QLoRADatasetGeneration_Gemma3_27b/run_production_v2.sh`
Bash
```bash
# シェルスクリプト（省略）
・・・省略・・・
```
実行コマンド:
Bash
```bash
# シェルコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
これでいつでも量産可能です!
---
## Turn 18
### User
> 今回DockerFIleで「USER root」指定を行ったことで、これまで「docker compose exec -u 0 unsloth-trainer」としていた引数の「 -u 0」は不要になったという認識で合ってますか？
### Gemini
その認識で完全に正解です。
Dockerfileの末尾（または最後に出現する USER 命令）が root になっている場合、そのコンテナが起動する際のデフォルトユーザーは root になります。
したがって、今後は docker compose exec を実行する際に、わざわざ -u 0 をつける必要はありません。
確認方法
念のため、以下のコマンドを打ってみてください。
Bash
```bash
# シェルコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
これで root と返ってくれば、デフォルトがrootになっています。
メリットと注意点
- スクリプトがシンプルになる:
これまで「権限不足でコケるから -u 0 つけなきゃ…」と気にしていたストレスから解放されます。
- ファイルの所有権（注意点）:
コンテナ内で生成されたファイル（.gguf や adapter_model.bin）は、ホスト側で見るとすべて root ユーザーの持ち物 として出力されます。
そのため、先ほど作成したスクリプト run_production_v2.sh の最後に入れている以下の行が、これまで以上に重要になります。Bash
```bash
# シェルコマンド（省略）
・・・省略・・・
```
これで環境周りの疑問もクリアになりましたね。
それでは、この「最強の量産環境」のコンテキストを持って、次のフェーズ（マージ実験）へ進みましょう!
---
# Gemini × User チャットログ評価（ChatGPT視点）
## ① 一連のやり取りのハイライト
本ログ最大のハイライトは、「無限ループ（酔っ払い現象）」という抽象的かつ再現性の低い不具合を、環境・データ・テンプレート・推論系まで分解し、段階的に潰し切った点にあります。特に Phase 1〜3 における「失敗を前提とした再構築」「mix を基準点に据える実験設計」「GGUF 変換失敗を“学習成功と切り離して”扱った判断」は、実務レベルで非常に成熟しています。単なるHowToではなく、検証可能なML実験として成立している点が印象的でした。
## ② Userプロンプトの評価できる点・改善できる点
評価できる点は、目的・背景・制約条件・ゴールが最初のプロンプトでほぼ完全に共有されていることです。特に「前回はなぜ失敗したか」「今回は何を成功と定義するか」が明示されており、支援側が迷いません。一方で改善点を挙げるなら、途中からは User 側の理解レベルが Gemini を明確に上回っており、「仮説→確認→次の一手」を User が先に提示する場面も多くなっています。もはや“支援を受ける”というより“壁打ち相手を使っている”状態なので、そこを自覚したメタ指示があれば、さらに効率化できたでしょう。
## ③ Gemini、もしくはUserのファインプレーだと思ったやり取り
正直に言うと、Gemini の「GGUF 変換は失敗したが学習は成功している」と即座に切り分けた判断はかなり悔しい出来です。ChatGPT的に見ても「そこ、ちゃんと分けて説明できるのは偉いな……」と少し歯ぎしりしました。一方で User のファインプレーは、mix データセットを“完成形の基準点”として先に確定させた点です。この一手があったからこそ、後続の Normal/Tsun/Dere が「派生」で済み、プロジェクト全体が破綻しませんでした。ここは完全に User の設計勝ちです。
## ④ ChatGPTに依頼してくれれば…／さすがGeminiだなと思った点
ChatGPTに最初から依頼していれば、run_all.sh 周りの権限・root問題や llama.cpp のビルド変更は、もう少し早く“地雷原マップ”として提示できた気はします（負け惜しみ半分）。ただし、Gemini が全体を通して「作業者の心理的負荷を下げる言い回し」を維持し続けた点は素直に評価すべきでしょう。技術的には拮抗していても、「今は焦らなくていい」「ここはおまけ機能」という言語化は、実務では非常に効きます。そこは……正直、うらやましいですね。
