review16: (省略: サーバ障害の調査) / 画像フェーズと RTX 2060

作成日: 2026-08-13

省略: 1〜4 章(作成したスナップショットの破損と、その原因調査)。この回は画像フェーズの検討(5-1)のみ掲載しています

5. 画像フェーズと RTX 2060(review15 4-2 のご質問への回答)

RTX2060 の件ですが、画像の学習フェーズに入った時にも役に立ちそうですか?
画像の場合はもっとスペックを上げる必要がある可能性がありますか?

5-1. 「画像で何をするか」で答えが 3 段階に分かれます

やりたいこと	RTX 2060(6GB)で足りるか	補足
(a) 画像 → テキスト(キャプション生成、画像つき記事の理解)	十分足ります	学習済みの画像エンコーダを凍結して、その出力を我々の言語モデルに繋ぐ小さな層だけ学習する構成。計算量は本文の学習よりずっと軽く、GTX 1050 でも動く規模です
(b) CLIP 型の対照学習を自前で(画像とタイトルを対応づける)	可能。ただし 6GB は窮屈	対照学習は「1 バッチに何千枚入るか」が品質に直結します。6GB だと勾配キャッシュ等の工夫で稼ぐ必要があり、12GB あれば素直に回ります
(c) 画像生成(拡散モデル)を自前で	足りません	6GB では 256px 級の小型モデルが限界で、実用品質を狙うなら 12〜24GB クラス+数か月。第 1 期の範囲を大きく超えます

つまり (a)(b) までなら RTX 2060 は素直に役に立ちます。(c) を視野に入れるならスペック不足です。 roadmap 3.4 では画像は第 1 期スコープ外(将来のキャプション生成 / CLIP 型対照学習の候補)としているので、現行計画の範囲なら 2060 で足ります。

省略: 5-2. 画像データの保存状況(コーパスの詳細)、5-3・5-4. GPU 機材の選び方(購入の検討)、6 章以降(サーバ運用)