fine-tuning-customization
✓Ajuste de LLM con LoRA, QLoRA, alineación de DPO y generación de datos sintéticos. Formación eficiente, aprendizaje de preferencias, creación de datos. Utilícelo al personalizar modelos para dominios específicos.
Instalación
SKILL.md
Customize LLMs for specific domains using parameter-efficient fine-tuning and alignment techniques.
Unsloth 2026: 7x longer context RL, FP8 RL on consumer GPUs, rsLoRA support. TRL: OpenEnv integration, vLLM server mode, transformers 5.0.0+ compatible.
| Approach | Try First | When It Works |
Ajuste de LLM con LoRA, QLoRA, alineación de DPO y generación de datos sintéticos. Formación eficiente, aprendizaje de preferencias, creación de datos. Utilícelo al personalizar modelos para dominios específicos. Fuente: yonatangross/orchestkit.
Datos (listos para citar)
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
- Comando de instalación
npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill fine-tuning-customization- Fuente
- yonatangross/orchestkit
- Categoría
- {}Análisis de Datos
- Verificado
- ✓
- Primera vez visto
- 2026-02-01
- Actualizado
- 2026-02-18
Respuestas rápidas
¿Qué es fine-tuning-customization?
Ajuste de LLM con LoRA, QLoRA, alineación de DPO y generación de datos sintéticos. Formación eficiente, aprendizaje de preferencias, creación de datos. Utilícelo al personalizar modelos para dominios específicos. Fuente: yonatangross/orchestkit.
¿Cómo instalo fine-tuning-customization?
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/yonatangross/orchestkit --skill fine-tuning-customization Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code o Cursor
¿Dónde está el repositorio de origen?
https://github.com/yonatangross/orchestkit
Detalles
- Categoría
- {}Análisis de Datos
- Fuente
- skills.sh
- Primera vez visto
- 2026-02-01