peft-fine-tuning
✓Parametereffiziente Feinabstimmung für LLMs mit LoRA, QLoRA und über 25 Methoden. Verwenden Sie diese Option bei der Feinabstimmung großer Modelle (7B-70B) mit begrenztem GPU-Speicher, wenn Sie <1 % der Parameter mit minimalem Genauigkeitsverlust trainieren müssen, oder für die Bereitstellung mit mehreren Adaptern. Die offizielle Bibliothek von HuggingFace ist in das Transformers-Ökosystem integriert.
Installation
SKILL.md
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 |
Parametereffiziente Feinabstimmung für LLMs mit LoRA, QLoRA und über 25 Methoden. Verwenden Sie diese Option bei der Feinabstimmung großer Modelle (7B-70B) mit begrenztem GPU-Speicher, wenn Sie <1 % der Parameter mit minimalem Genauigkeitsverlust trainieren müssen, oder für die Bereitstellung mit mehreren Adaptern. Die offizielle Bibliothek von HuggingFace ist in das Transformers-Ökosystem integriert. Quelle: orchestra-research/ai-research-skills.
Fakten (zitierbereit)
Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.
- Installationsbefehl
npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill peft-fine-tuning- Kategorie
- </>Entwicklung
- Verifiziert
- ✓
- Erstes Auftreten
- 2026-02-11
- Aktualisiert
- 2026-02-18
Schnelle Antworten
Was ist peft-fine-tuning?
Parametereffiziente Feinabstimmung für LLMs mit LoRA, QLoRA und über 25 Methoden. Verwenden Sie diese Option bei der Feinabstimmung großer Modelle (7B-70B) mit begrenztem GPU-Speicher, wenn Sie <1 % der Parameter mit minimalem Genauigkeitsverlust trainieren müssen, oder für die Bereitstellung mit mehreren Adaptern. Die offizielle Bibliothek von HuggingFace ist in das Transformers-Ökosystem integriert. Quelle: orchestra-research/ai-research-skills.
Wie installiere ich peft-fine-tuning?
Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill peft-fine-tuning Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code oder Cursor
Wo ist das Quell-Repository?
https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills
Details
- Kategorie
- </>Entwicklung
- Quelle
- skills.sh
- Erstes Auftreten
- 2026-02-11