Проверка наборов данных для точной настройки Unsloth. Используйте, когда пользователь хочет проверить набор данных, проанализировать токены, рассчитать оптимальность Шиншиллы или подготовить данные для обучения.
Быстро установите AI-навык funsloth-check в вашу среду разработки через командную строку
Источник: 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 |
Проверка наборов данных для точной настройки Unsloth. Используйте, когда пользователь хочет проверить набор данных, проанализировать токены, рассчитать оптимальность Шиншиллы или подготовить данные для обучения. Источник: chrisvoncsefalvay/funsloth.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/chrisvoncsefalvay/funsloth --skill funsloth-checkПроверка наборов данных для точной настройки Unsloth. Используйте, когда пользователь хочет проверить набор данных, проанализировать токены, рассчитать оптимальность Шиншиллы или подготовить данные для обучения. Источник: chrisvoncsefalvay/funsloth.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/chrisvoncsefalvay/funsloth --skill funsloth-check После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/chrisvoncsefalvay/funsloth