Fine-tuning se zasekává na těch otravných částech: špatné řádky JSONL, duplicitní příklady a neustálé hlídání úlohy. Tenhle pipeline zvládne celou cestu ze složky na Drive.
Fine-tuning se zasekává na těch otravných částech: špatné řádky JSONL, duplicitní příklady a neustálé hlídání úlohy. Tenhle pipeline zvládne celou cestu ze složky na Drive.
Stáhne váš dataset, zvaliduje a vyčistí formát, rozdělí data na trénovací a validační část, pak spustí fine-tuning a pohlídá jeho dokončení. Zpátky dostanete ID modelu a jeho validační ztrátu, takže jediné, co musíte udělat, je namířit ho na složku a vybrat základní model.
Jak běží
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.
Očistit chybné řádky, odstranit duplikáty a rozdělit dataset na trénovací a validační část.
pending
Nahrát připravený soubor a spustit job pro fine-tuning v OpenAI s vybraným základním modelem.
pending
Sledovat běh do konce a reportovat finální ID modelu a validační ztrátu (loss).
pending
Ukázkový výstup
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.