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model_finetuning

vuralserhat86/antigravity-agentic-skills

TRL(명령 조정을 위한 SFT, 선호도 정렬을 위한 DPO, 보상 최적화를 위한 PPO/GRPO, 보상 모델 교육)을 통한 강화 학습을 사용하여 LLM을 미세 조정합니다. RLHF가 필요할 때 사용하고, 선호도에 따라 모델을 정렬하거나, 사람의 피드백을 바탕으로 훈련하세요. HuggingFace Transformers와 함께 작동합니다.

8설치·0트렌드·@vuralserhat86

설치

$npx skills add https://github.com/vuralserhat86/antigravity-agentic-skills --skill model_finetuning

SKILL.md

TRL provides post-training methods for aligning language models with human preferences.

Workflow 1: Full RLHF pipeline (SFT → Reward Model → PPO)

SFT training guide: See references/sft-training.md for dataset formats, chat templates, packing strategies, and multi-GPU training.

TRL(명령 조정을 위한 SFT, 선호도 정렬을 위한 DPO, 보상 최적화를 위한 PPO/GRPO, 보상 모델 교육)을 통한 강화 학습을 사용하여 LLM을 미세 조정합니다. RLHF가 필요할 때 사용하고, 선호도에 따라 모델을 정렬하거나, 사람의 피드백을 바탕으로 훈련하세요. HuggingFace Transformers와 함께 작동합니다. 출처: vuralserhat86/antigravity-agentic-skills.

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인용 가능한 정보

AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.

설치 명령어
npx skills add https://github.com/vuralserhat86/antigravity-agentic-skills --skill model_finetuning
카테고리
</>개발 도구
인증됨
최초 등록
2026-02-01
업데이트
2026-02-18

빠른 답변

model_finetuning이란?

TRL(명령 조정을 위한 SFT, 선호도 정렬을 위한 DPO, 보상 최적화를 위한 PPO/GRPO, 보상 모델 교육)을 통한 강화 학습을 사용하여 LLM을 미세 조정합니다. RLHF가 필요할 때 사용하고, 선호도에 따라 모델을 정렬하거나, 사람의 피드백을 바탕으로 훈련하세요. HuggingFace Transformers와 함께 작동합니다. 출처: vuralserhat86/antigravity-agentic-skills.

model_finetuning 설치 방법은?

터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/vuralserhat86/antigravity-agentic-skills --skill model_finetuning 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다

소스 저장소는 어디인가요?

https://github.com/vuralserhat86/antigravity-agentic-skills

상세

카테고리
</>개발 도구
출처
skills.sh
최초 등록
2026-02-01