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Implémenter et affiner des LLM avec LitGPT v1.0.0

Utilisez cette ressource pour charger, générer et affiner des architectures de LLM lisibles

Nouveau

  • 572 téléchargements
  • 234 mentions J'aime
  • 170 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install litgpt-llm-implementation-finetuning

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 vous guide pour installer LitGPT, charger un modèle pré-entraîné parmi plus de vingt architectures, générer du texte, puis lancer un affinage sur votre jeu de données en LoRA ou QLoRA. Chaque architecture tient dans un seul fichier.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Implémenter et affiner des LLM avec LitGPT »

Caractéristiques

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

Ressources similaires

Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : installation, chargement, génération et affinage
  • references/training-recipes.md, custom-models.md, supported-models.md et distributed-training.md : recettes, modèles, liste et entraînement distribué

Pour qui

  • Vous voulez comprendre une architecture de LLM en lisant son code
  • Vous affinez un modèle avec LoRA sur une carte de 16 Go

Pas pour qui

    Étiquettes

    • llm
    • architecture
    • fine-tuning
    • pédagogie

    À propos

    Vous dites

    « Affine Phi-2 avec LoRA sur mon jeu de données de réponses clients. »

    Carte de la skill « Implémenter et affiner des LLM avec LitGPT »

    Skill publiée par Orchestra Research 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 charger, générer et affiner des architectures de LLM lisibles
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/custom-models.md15,8 Ko
    • references/distributed-training.md11,3 Ko
    • references/supported-models.md8,1 Ko
    • references/training-recipes.md11,3 Ko
    • SKILL.md11,2 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    Orchestra Research
    Source
    github.com/orchestra-research/ai-research-skills/tree/773a52944ba4747a18bd4ae9ade53fff041adcbc/01-model-architecture/litgpt
    Licence
    MIT

    Notice

    « implementing-llms-litgpt » (Orchestra Research, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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