De la autor
Expert guidance for fine-tuning LLMs with Axolotl - YAML configs, 100+ models, LoRA/QLoRA, DPO/KTO/ORPO/GRPO, multimodal support
Instalare
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill axolotl -a claude-code
Se instalează în .claude/skills/axolotl/ · Fiecare comandă descarcă skill-ul direct de pe GitHub cu utilitarul open source skills.
Identic octet cu octet cu commit-ul scanat, cu licența depozitului și un fișier SOURCE.txt.
Vrei ca agentul să-ți propună skill-uri în timp ce scrii? Vezi cum folosești skill-urile din IDE.
Verificări de siguranță pe SKILL.md
Niciun avertisment.
De ce 93
aiqbench calculează scorul de încredere din semnale publice. Nu este un audit de securitate, așa că citește un skill înainte să-l instalezi.
Skill-uri similare
Cele mai apropiate de acesta prin ce fac și când sunt folosite.
- llama-factoryOrchestra-Research/AI-Research-SKILLsExpert guidance for fine-tuning LLMs with LLaMA-Factory - WebUI no-code, 100+ models, 2/3/4/5/6/8-bit QLoRA, multimodal supportInginerie★ 13.8K
- fine-tuning-expertJeffallan/claude-skillsUse when fine-tuning LLMs, training custom models, or adapting foundation models for specific tasks. Invoke for configuring LoRA/QLoRA adapters, preparing JSONL training datasets, setting hyperparameters for fine-tuning runs, adapter training, transfer learning, finetuning with Hugging Face PEFT, OpenAI fine-tuning, instruction tuning, RLHF, DPO, or quantizing and deploying fine-tuned models. Trigger terms include: LoRA, QLoRA, PEFT, finetuning, fine-tuning, adapter tuning, LLM training, model training, custom model.DevOps★ 12K
- unslothOrchestra-Research/AI-Research-SKILLsExpert guidance for fast fine-tuning with Unsloth - 2-5x faster training, 50-80% less memory, LoRA/QLoRA optimizationProductivitate★ 13.8K
- ai-mlsickn33/agentic-awesome-skillsAI and machine learning workflow covering LLM application development, RAG implementation, agent architecture, ML pipelines, and AI-powered features.Planificare★ 48.2K
- finetuning-method-selectionwshobson/agentsDecide whether to fine-tune at all, and route to the right method (SFT, DPO/ORPO/KTO, GRPO/RLVR, continued pretraining) and base model. Use when starting any fine-tuning effort, when unsure whether RAG or prompting would suffice, or when choosing between preference-optimization and reinforcement methods.Altele★ 41.4K
- weights-and-biasesOrchestra-Research/AI-Research-SKILLsTrack ML experiments with automatic logging, visualize training in real-time, optimize hyperparameters with sweeps, and manage model registry with W&B - collaborative MLOps platformAltele★ 13.8K
Note și recenzii
—
nicio recenzie
Ai încercat acest skill? Notează-l ca să-i ajuți pe alții. Autentifică-te
Discuție
Intră în discuție. Autentifică-te