製品カタログ用ビジョン言語モデルの最適化

小売業界のリーダーは、製品カタログ作成のために大規模なVLM（ビジョン言語モデル）を活用していました。しかし、これらのモデルは処理に時間がかかり、汎用的で、微調整にも高いコストがかかるため、導入の大きな障壁となっていました。

主な課題：

• 推論の遅延： 量子化モデルであっても処理が遅く、生産性に影響
• 専門性の欠如： 構造化データの抽出が困難
• 導入の複雑さ： 高精度化には数か月単位のチューニングが必要

Liquidは、軽量かつ目的特化型のVLMをファインチューニングし、エッジSDKを活用して推論速度と精度の両方を最適化。製品カタログ作成に特化した効率的なパイプラインを実現しました。