GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Préparer des données et affiner un LLM local v1.0.0
Utilisez cette ressource pour préparer un jeu de données et affiner un modèle de langage local
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install local-llm-fine-tuningSans 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 loginL'agent évalue votre objectif, formate le jeu de données (JSONL, modèles de chat) et choisit une approche LoRA ou QLoRA adaptée à la mémoire de votre carte graphique. Vous obtenez une démarche d'entraînement, des hyperparamètres de départ et les pièges à éviter.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- MIT
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- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Ce que vous obtenez
- references/dataset-formats.md : formats de jeux de données et modèles de chat
- references/hyperparameter-guide.md : guide des hyperparamètres
- SKILL.md : évaluation de l'objectif et pièges courants
Pour qui
- Vous voulez spécialiser un modèle ouvert sur votre vocabulaire métier
- Votre carte graphique a peu de mémoire et vous cherchez une méthode légère
Pas pour qui
Étiquettes
- fine-tuning
- lora
- qlora
- llm
- jeu de données
À propos
Vous dites
« Prépare un jeu de données de 500 questions-réponses au format JSONL et configure un QLoRA pour un modèle ouvert. »
Skill publiée par 4444j99 sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de préparer un jeu de données et affiner un modèle de langage local
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE11,1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/dataset-formats.md7,4 Ko
- references/hyperparameter-guide.md7,6 Ko
- SKILL.md2,3 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- 4444j99
- Source
- github.com/4444j99/a-i--skills/tree/df5445878f12d78d81ec48571fa11063f9a5cd46/skills/specialized/local-llm-fine-tuning
- Licence
- MIT
Notice
« local-llm-fine-tuning » (4444j99, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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