利用可能なモデル - CoreWeave Docs

Serverless Training は現在、RL と SFT の両方のトレーニング向けに以下の foundation model をサポートしています。以下にリストされていない特定のモデルに興味がある場合は、サポートまでご連絡ください。

モデルカタログ

モデル	モデル ID (API で使用)	タイプ	コンテキストウィンドウ	パラメーター	説明
Google Gemma 4 26B A4B Instruct	`google/gemma-4-26B-A4B-it`	テキスト、画像	262k	4B-26B (アクティブ-合計)	Gemma 4 26B A4B は、LoRA アダプターに対応し、エージェント型ワークフロー向けの関数呼び出しを備えたマルチモーダル MoE モデルです。
Meta Llama 3.1 8B	`meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct`	テキスト	131k	8B (合計)	応答性の高い多言語チャットボットでの対話に最適化された、効率的な会話モデルです。
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning	`nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B`	テキスト	262k	3B-30B (アクティブ-合計)	Nemotron 3.5 Lightning は、金融サービス、サイバーセキュリティ、通信、小売などのユースケースで、高速かつ信頼性の高いエージェント型タスクを実行できるよう設計された MoE モデルです。

Serverless Training では、LoRA アダプターの rank と alpha がベースモデルごとに設定されており、API や ART を使用して変更することはできません。rank はベースモデルによって決まり、トレーニングメソッドには左右されません。

モデル ID (API で使用)	LoRA アダプター rank
`google/gemma-4-26B-A4B-it`	1
`meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct`	8
`nvidia/NVIDIA-Nemotron-3.5-Lightning-30B-A3B`	8

学習済みの LoRA アダプターの rank と alpha を確認するには、そのアダプターの lora アーティファクトにある adapter_config.json ファイルを開き、r と lora_alpha の値を読み取ります。