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Ajuster un modèle : LoRA, QLoRA, réglages complets v1.0.0

Utilisez cette ressource pour adapter un grand modèle de langage à une tâche ou un domaine précis

Nouveau

  • 563 téléchargements
  • 204 mentions J'aime
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Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install llm-fine-tuning-lora

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 compare LoRA, QLoRA, PEFT, le réglage par instructions et l'entraînement complet, puis choisit la méthode adaptée au budget. Il signale les échecs fréquents. Vous obtenez une stratégie d'ajustement et une procédure de validation.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Ajuster un modèle : LoRA, QLoRA, réglages complets »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
Apache-2.0

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Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : rôle de l'agent et règles d'usage des références
  • references/patterns.md : modèles d'adaptation par méthode
  • references/sharp_edges.md : échecs d'entraînement et leurs causes

Pour qui

  • Votre modèle doit respecter un style de réponse propre à votre entreprise
  • Vous avez un budget de calcul limité et un jeu de données modeste

Pas pour qui

    Étiquettes

    • fine-tuning
    • lora
    • qlora
    • peft
    • modèle de langage

    À propos

    Vous dites

    « Adapte un modèle ouvert à mon support client avec LoRA, à partir de mes 2 000 réponses validées. »

    Carte de la skill « Ajuster un modèle : LoRA, QLoRA, réglages complets »

    Skill publiée par omer-metin sous licence Apache-2.0. 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 adapter un grand modèle de langage à une tâche ou un domaine précis
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE10,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/patterns.md3,5 Ko
    • references/sharp_edges.md6,6 Ko
    • references/validations.md3,2 Ko
    • SKILL.md1,1 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    omer-metin
    Source
    github.com/omer-metin/skills-for-antigravity/tree/e8dcf4e8737921a10088bd5c9eb65e81f74c051f/skills/llm-fine-tuning
    Licence
    Apache-2.0

    Notice

    « llm-fine-tuning » (omer-metin, Apache-2.0) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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