Convalida i set di dati per la messa a punto di Unsloth. Utilizzare quando l'utente desidera controllare un set di dati, analizzare token, calcolare l'ottimalità di Chinchilla o preparare i dati per l'addestramento.
Installa rapidamente la skill AI funsloth-check nel tuo ambiente di sviluppo tramite riga di comando
Fonte: chrisvoncsefalvay/funsloth.
Get Dataset Source Ask for: HF dataset ID (e.g., mlabonne/FineTome-100k) or local path (e.g., ./data.jsonl)
Load and Detect Format Auto-detect format from structure. See DATAFORMATS.md for details.
| Raw | text only | text | | Alpaca | instruction + output | instruction, output | | ShareGPT | conversations array | from, value | | ChatML | messages array | role, content |
Convalida i set di dati per la messa a punto di Unsloth. Utilizzare quando l'utente desidera controllare un set di dati, analizzare token, calcolare l'ottimalità di Chinchilla o preparare i dati per l'addestramento. Fonte: chrisvoncsefalvay/funsloth.
Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.
npx skills add https://github.com/chrisvoncsefalvay/funsloth --skill funsloth-checkConvalida i set di dati per la messa a punto di Unsloth. Utilizzare quando l'utente desidera controllare un set di dati, analizzare token, calcolare l'ottimalità di Chinchilla o preparare i dati per l'addestramento. Fonte: chrisvoncsefalvay/funsloth.
Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/chrisvoncsefalvay/funsloth --skill funsloth-check Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
https://github.com/chrisvoncsefalvay/funsloth