リソースがない？それでもオープンソースモデルで遊べる - 無料リソースはこちら

モデルが見つかり、データも準備完了ですが、最後の問題で詰まっています — 実行するリソースがない,

自分のコンピュータにGPUがない、VRAMが足りない、またはRAMさえ足りない — 本当に辛いです~

大丈夫です、まずModelScopeの無料リソースを使えます,

ModelScope Notebookは開発環境をクラウドに置きます。ブラウザを開けば、コードを書き、データを処理し、無料GPU枠内でモデル推論や小規模ファインチューニングを試せます。

オープンソースモデルの学習を始めるにあたり、新しいコンピュータを買う必要はありません。小さな実験を実行して、必要なリソースを確認しましょう。

無料リソースはいくつある？ 使用前に確認

ModelScopeは無料CPU環境と時間制限付きGPU環境を提供しています。無料リソースには以下が含まれます,

リソース	構成と枠	まず何に使えるか
CPU環境	8コアCPU、32GBメモリ、無料使用時間無制限	ファイルダウンロード、データ処理、コードデバッグ
GPU環境	NVIDIA A10、24GB VRAM、36時間の無料時間	このVRAM規模に適したモデル推論と小規模ファインチューニング
ストレージ	100GBの永続ストレージ	コード、モデル、データ、実験結果の保存

ブラウザを開き、まずNotebookを起動

ModelScopeにログインし、マイNotebookに移動します。アカウントの紐付けや認証が必要な場合は指示に従い、CPUまたはGPU環境を選択します。選択後、「起動」をクリックしてインスタンスの作成を待ちます。

インスタンスの準備ができたら、Notebookをクリックして開発ページに入ります。新しいバージョンの体験を促すメッセージが表示されます。

ファイルの保存先 — これを覚えておいて

環境に入ると、左側のファイルエリアにコードとデータをアップロードでき、結果をローカルにダウンロードすることもできます。

保持するファイルは /mnt/workspace ディレクトリに配置してください。 ModelScopeが提供する100GBの永続ストレージはここにマウントされます。他のパスのファイルはインスタンス停止後には保持されません。

このディレクトリにモデル、データ、出力のフォルダを作成すると便利です。ターミナルで以下のコマンドを実行してください。

mkdir -p /mnt/workspace/models /mnt/workspace/data /mnt/workspace/outputs

モデルをダウンロードする際は、保存先を直接指定することもできます。

from modelscope import snapshot_download

model_dir = snapshot_download(
    'Qwen/Qwen3-0.6B',
    local_dir='/mnt/workspace/models/Qwen3-0.6B',
)
print(model_dir)

使用済みストレージを確認するには、ターミナルで以下のコマンドを実行してください。

du -sh /mnt/workspace

モデルファイルは容量を占めます。不要なバージョンは適宜クリーンアップしてください。重要なコードと実験結果は定期的にローカルにダウンロードすることをお勧めします。

まず1行のコードを実行し、あとは楽に

ファイルエリアに新しいtest.ipynbファイルを作成し、コードセルを追加します。最初はシンプルなPythonを1行書いてみましょう。