ضبط دقيق لكفاءة المعلمات لمدارس LLM باستخدام LoRA وQLoRA وأكثر من 25 طريقة. يُستخدم عند الضبط الدقيق للنماذج الكبيرة (7B-70B) ذات ذاكرة وحدة معالجة الرسومات المحدودة، أو عندما تحتاج إلى تدريب أقل من 1% من المعلمات مع الحد الأدنى من فقدان الدقة، أو لخدمة محولات متعددة. مكتبة HuggingFace الرسمية متكاملة مع النظام البيئي للمحولات.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي peft-fine-tuning بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: orchestra-research/ai-research-skills.
Fine-tune LLMs by training <1% of parameters using LoRA, QLoRA, and 25+ adapter methods.
| Rank | Trainable Params | Memory | Quality | Use Case |
| 4 | 3M | Minimal | Lower | Simple tasks, prototyping | | 8 | 7M | Low | Good | Recommended starting point | | 16 | 14M | Medium | Better | General fine-tuning | | 32 | 27M | Higher | High | Complex tasks | | 64 | 54M | High | Highest | Domain adaptation, 70B models |
ضبط دقيق لكفاءة المعلمات لمدارس LLM باستخدام LoRA وQLoRA وأكثر من 25 طريقة. يُستخدم عند الضبط الدقيق للنماذج الكبيرة (7B-70B) ذات ذاكرة وحدة معالجة الرسومات المحدودة، أو عندما تحتاج إلى تدريب أقل من 1% من المعلمات مع الحد الأدنى من فقدان الدقة، أو لخدمة محولات متعددة. مكتبة HuggingFace الرسمية متكاملة مع النظام البيئي للمحولات. المصدر: orchestra-research/ai-research-skills.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill peft-fine-tuningBrowse more skills from orchestra-research/ai-research-skills
ضبط دقيق لكفاءة المعلمات لمدارس LLM باستخدام LoRA وQLoRA وأكثر من 25 طريقة. يُستخدم عند الضبط الدقيق للنماذج الكبيرة (7B-70B) ذات ذاكرة وحدة معالجة الرسومات المحدودة، أو عندما تحتاج إلى تدريب أقل من 1% من المعلمات مع الحد الأدنى من فقدان الدقة، أو لخدمة محولات متعددة. مكتبة HuggingFace الرسمية متكاملة مع النظام البيئي للمحولات. المصدر: orchestra-research/ai-research-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/orchestra-research/ai-research-skills --skill peft-fine-tuning 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/orchestra-research/ai-research-skills