ضبط دقيق موفر للذاكرة من خلال تكميم 4 بت ومحولات LoRA. يُستخدم عند الضبط الدقيق للنماذج الكبيرة (7B+) على وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية، أو عندما تكون ذاكرة VRAM محدودة، أو عندما لا يزال LoRA القياسي يتجاوز الذاكرة. يبني على مهارة لورا.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي qlora بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: itsmostafa/llm-engineering-skills.
QLoRA enables fine-tuning of large language models on consumer GPUs by combining 4-bit quantization with LoRA adapters. A 65B model can be fine-tuned on a single 48GB GPU while matching 16-bit fine-tuning performance.
Prerequisites: This skill assumes familiarity with LoRA. See the lora skill for LoRA fundamentals (LoraConfig, targetmodules, training patterns).
QLoRA introduces three techniques that reduce memory usage without sacrificing performance:
ضبط دقيق موفر للذاكرة من خلال تكميم 4 بت ومحولات LoRA. يُستخدم عند الضبط الدقيق للنماذج الكبيرة (7B+) على وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية، أو عندما تكون ذاكرة VRAM محدودة، أو عندما لا يزال LoRA القياسي يتجاوز الذاكرة. يبني على مهارة لورا. المصدر: itsmostafa/llm-engineering-skills.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/itsmostafa/llm-engineering-skills --skill qloraضبط دقيق موفر للذاكرة من خلال تكميم 4 بت ومحولات LoRA. يُستخدم عند الضبط الدقيق للنماذج الكبيرة (7B+) على وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية، أو عندما تكون ذاكرة VRAM محدودة، أو عندما لا يزال LoRA القياسي يتجاوز الذاكرة. يبني على مهارة لورا. المصدر: itsmostafa/llm-engineering-skills.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/itsmostafa/llm-engineering-skills --skill qlora بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
https://github.com/itsmostafa/llm-engineering-skills