يتعثّر الضبط الدقيق عند الأجزاء المملّة: صفوف JSONL الفاسدة، والأمثلة المكرّرة، ومجالسة المهمة. هذا الخط يتولّى المسار بأكمله انطلاقاً من مجلّد Drive.
يسحب مجموعة بياناتك، ويتحقّق من الصيغة وينظّفها، ويقسّم التدريب والتحقّق، ثم يطلق الضبط الدقيق ويراقبه حتى ينتهي. تستعيد معرّف النموذج وخسارة التحقّق الخاصة به، فلا يبقى عليك سوى توجيهه إلى المجلّد واختيار نموذج أساس.
كيف يعمل
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
تنقية الصفوف المشوّهة وإزالة الأمثلة المكرّرة وتقسيم المجموعة إلى تدريب وتحقّق.
pending
رفع الملف المُجهَّز وبدء مهمة ضبط دقيق على OpenAI بنموذج الأساس المختار.
pending
تتبّع التشغيل حتى الاكتمال والإبلاغ عن معرّف النموذج النهائي وخسارة التحقّق.
pending
نموذج للمخرجات
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Take a Drive dataset folder, validate and prepare it, launch an OpenAI fine-tune, and report the model ID and loss.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.