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title: "チューニングタスク管理"
slug: "clovastudio-tuning01"
tags: ["CLOVA Studio"]
updated: 2026-09-17T09:25:57Z
published: 2026-09-17T09:25:57Z
canonical: "guide.ncloud-docs.com/clovastudio-tuning01"
stale: true
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# チューニングタスク管理

Classic/VPC環境で利用できます。

チューニングタスク管理では、チューニング APIを通じてモデルを学習し、タスクを作成・管理する方法について説明します。また、学習が完了したタスクのパフォーマンスと精度をテストするための Inference Testの使用方法を紹介します。

## チューニング APIを開始する

チューニングタスクを作成し、事前に学習したモデルの一部をユーザーデータセットに合わせて再学習してテストできます。チューニングタスク時にアップロード条件に適したデータセットが必要であり、データが多いほどチューニング結果のパフォーマンスが向上します。

チューニングは直接 APIを呼び出して使用してください。チューニング APIの呼び出し方法は、[APIガイド](https://api.ncloud-docs.com/docs/ja/clovastudio-posttask)をご参照ください。

              注意

              

- データセット内のトークン数が多いほどチューニングにより多くの時間がかかり、より多くの費用が発生します。
- 学習を進める前に、学習のための GPUの確保やデータ前処理のために、学習待機時間が最大6時間かかることがあります。

              参考

              

- 学習作成と学習照会は、サービスページに案内されている API明細に応じて呼び出しできます。
- 学習したモデルの結果を作成するには、Chat Completions API、v3 Chat Completions APIを使用してください。

## 学習状況確認

学習ステータスを確認する方法は、次の通りです。

1. NAVERクラウドプラットフォームコンソールで、 **Menu** > **All Services** >  **AI Services** >  **CLOVA Studio** メニューを順にクリックします。
2. **My Product** メニューをクリックした後、 **[CLOVA Studioに移動する]** ボタンをクリックします。
3. 画面左側の **マイタスク** メニューをクリックします。
4. **[チューニング]** タブをクリックします。  

![clovastudio-tuning01_tasklist_ko](https://cdn.document360.io/6998976f-9d95-4df8-b847-d375892b92c2/Images/Documentation/clovastudio-tuning01_tasklist_ja.png?sv=2026-02-06&spr=https&st=2026-10-26T14%3A32%3A27Z&se=2026-10-26T15%3A32%3A27Z&sr=c&sp=r&sig=KJDL0eh%2BsftDiahyv6xuhM2%2FYETc3OuZ0YlrO0rUJsg%3D)
  - **学習完了** : 学習を完了したステータスであり、クリックしてタスク情報の確認とテスト可能
  - **学習待機中** : 学習待機中のステータスであり、クリックすると学習待機中にポップアップが表示される
  - **学習中** : 学習が進行中のステータスであり、クリックして予想所要時間を確認可能
  - **学習失敗** : 学習に失敗したステータス
  - **学習停止** : 学習を停止したステータス

## 学習完了したタスクの確認

学習完了したタスクをクリックすると、タスク情報を確認できます。

1. NAVERクラウドプラットフォームコンソールで、 **Menu** > **All Services** >  **AI Services** >  **CLOVA Studio** メニューを順にクリックします。
2. **My Product** メニューをクリックした後、 **[CLOVA Studioに移動する]** ボタンをクリックします。
3. 画面左側の **マイタスク** メニューをクリックします。
4. **[チューニング]** タブをクリックします。
5. リストから「 **学習完了** 」されたタスクをクリックします。
6. 詳細ページで詳しいタスク内容を確認できます。
  - 作成: 新規タスクの作成日時
  - yyyy年m月d日: 学習を完了した日時
  - Workflow ID: 学習中のタスクを識別する ID
  - Problem Type: タスクの種類
  - Model: 学習した言語モデルの種類
  - Dataset: 学習に使用したデータセットファイル名
  - Train Loss: モデルがデータセットにどれほど適しているかを示す数値であり、Train Lossが低いほど正解との誤差が小さい
  - Tokens Used: 実際に使用されたトークン数

              参考

              

- APIで呼び出した場合でも学習ステータスを確認できます。
- 学習停止時に表示されるトークン数が NAVERクラウドプラットフォームコンソールで表示されるトークン数と異なる場合があります。

## 学習停止

              参考

              

学習待機中または学習進行中のタスクのみ停止できます。

学習を停止する方法は、次の通りです。

1. NAVERクラウドプラットフォームコンソールで、 **Menu** > **All Services** >  **AI Services** >  **CLOVA Studio** メニューを順にクリックします。
2. **My Product** メニューをクリックした後、 **[CLOVA Studioに移動する]** ボタンをクリックします。
3. 画面左側の **マイタスク** メニューをクリックします。
4. **[チューニング]** タブをクリックします。
5. 学習を停止するタスクをクリックします。
6. [停止] ボタンをクリックします。
7. 学習停止のポップアップで内容を確認し、 [停止] ボタンをクリックします。
  - 待機中の学習を停止する場合、以前アップロードしたデータセットのファイルがすべて失われます。
  - 進行中の学習を停止する場合、以前アップロードしたデータセットファイルとタスクが失われ、タスク作成時に告知したトークンが使用されます。

              注意

              

- 学習中のタスクの学習を停止する場合、学習の進行率に応じて使用されたトークンの利用料金が発生することがあります。
- 停止した学習は、再開できません。
- APIで学習した場合も同様に停止できます。

## 学習完了タスクの活用

学習が完了したタスクに対して Inference Testを行い、パフォーマンスと精度を事前に確認できます。テスト結果に基づいてタスクを共有できる URLを作成できます。

Inference Test機能を通じてテストする方法は、次の通りです。

1. NAVERクラウドプラットフォームコンソールで、 **Menu** > **All Services** >  **AI Services** >  **CLOVA Studio** メニューを順にクリックします。
2. **My Product** メニューをクリックした後、 **[CLOVA Studioに移動する]** ボタンをクリックします。
3. 画面左側の **マイタスク** メニューをクリックします。
4. **[チューニング]** タブをクリックします。
5. テストするタスクをクリックします。
  - 学習完了ステータスのタスクのみテストできます。
6. プレイグラウンドに移動してテストします。