LLM Finetuning
Prowadzi dostrajanie od ewaluacji do kontrolowanego wdrożenia
Instalacja
Claude Code: /plugin marketplace add wshobson/agents → /plugin install llm-finetuning@claude-code-workflows
Açık ağırlıklı bir model uçtan uca ince ayarlanırken, değerlendirme takımı kurulurken ya da bir checkpoint'in yayına çıkıp çıkmayacağına karar verilirken
- Autor
- Seth Hobson
- Licencja
- MIT
Jedenaście umiejętności prowadzi przez decyzję, czy dostrajanie jest potrzebne, budowę zestawu ewaluacyjnego, przygotowanie danych, trening i kontrolę punktu kontrolnego. Proces najpierw wskazuje prostsze alternatywy — RAG dla zmiennych faktów i prompt dla nieustalonego zachowania — a oznaczone ślady służą do tworzenia zarówno wzorcowego zestawu testowego, jak i danych treningowych, z wykluczeniem przykładów testowych według identyfikatora. Czterostopniowa kontrola blokuje wdrożenie modelu, który wypada gorzej od modelu bazowego w porównaniu parami; obsługiwane metody obejmują LoRA, QLoRA, DPO i GRPO oraz eksport do GGUF lub FP8.
Podobne umiejętności
LLM Application Dev
UmiejętnośćSkills RAG, indeksów wektorowych i promptów oparte na LangGraph
AWS Startup Advisor
UmiejętnośćDoradztwo AWS dla startupów dopasowane do etapu rozwoju
DeepEval Skills
UmiejętnośćEwaluacja, śledzenie i eksport OpenTelemetry dla aplikacji LLM
Komentarze(0)
Zaloguj się, aby skomentować