community-automations/drive-fine-tune

Research & Intel

PublicClaude-Subagent

OpenAI-Fine-Tune-Pipeline

Fine-Tuning hängt an den langweiligen Teilen fest: fehlerhafte JSONL-Zeilen, doppelte Beispiele und das Babysitten des Jobs. Diese Pipeline übernimmt den gesamten Weg ab einem Drive-Ordner.

sonnet4 TageGoogle DriveOpenAIPythonWeights & Biases
ClaudeClaude
ROI for
README.md

Warum dieser Subagent

Fine-Tuning hängt an den langweiligen Teilen fest: fehlerhafte JSONL-Zeilen, doppelte Beispiele und das Babysitten des Jobs. Diese Pipeline übernimmt den gesamten Weg ab einem Drive-Ordner.

Sie zieht Ihren Datensatz, prüft und bereinigt das Format, teilt Training und Validierung auf, startet dann das Fine-Tuning und wacht, bis es fertig ist. Sie bekommen die Modell-ID und ihren Validation Loss zurück, sodass Sie nur noch auf den Ordner zeigen und ein Basismodell wählen müssen.

So läuft er

    • Read

      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.

Beispiel-Output

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.