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Décider si et comment faire du fine-tuning v1.0.0

Utilisez cette ressource pour décider si un fine-tuning est justifié, puis choisir la méthode et le modèle de base

Nouveau

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Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install finetuning-need-and-method-router

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent examine si le RAG ou le prompt suffisent, puis oriente le projet vers la bonne méthode : SFT, DPO, KTO, ORPO, GRPO ou pré-entraînement continu. Il aide aussi à choisir la taille du modèle de base selon la mémoire disponible.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Décider si et comment faire du fine-tuning »

Caractéristiques

Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
MIT

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Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : arbre de décision, routage et erreurs fréquentes
  • references/model-catalog.md : catalogue de modèles de base
  • references/memory-math.md : calcul de la mémoire nécessaire

Pour qui

  • Vous hésitez entre fine-tuning, RAG et prompt
  • Vous devez choisir un modèle de base pour votre GPU

Pas pour qui

    Étiquettes

    • fine-tuning
    • routage
    • modèle de base
    • rag

    À propos

    Vous dites

    « Faut-il faire du fine-tuning pour notre assistant support, ou un RAG suffit-il ? »

    Carte de la skill « Décider si et comment faire du fine-tuning »

    Skill publiée par wshobson sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de décider si un fine-tuning est justifié, puis choisir la méthode et le modèle de base
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/memory-math.md5,4 Ko
    • references/model-catalog.md2,7 Ko
    • SKILL.md7,9 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    wshobson
    Source
    github.com/wshobson/agents/tree/0874a27b17a22e2b7c2e2bcd725768e0803cad06/plugins/llm-finetuning/skills/finetuning-method-selection
    Licence
    MIT

    Notice

    « finetuning-method-selection » (wshobson, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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