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リサーチ＆インテリジェンス

PublicClaude サブエージェント

OpenAI Fine-Tune パイプライン

ファインチューニングがつまずくのは、決まって退屈な作業です。不正なJSONLの行、重複したサンプル、ジョブの張り付き監視。このパイプラインは、Driveフォルダからの一連の流れをすべて引き受けます。

sonnet4日Google DriveOpenAIPythonWeights & Biases
ClaudeClaude
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このサブエージェントを選ぶ理由

ファインチューニングがつまずくのは、決まって退屈な作業です。不正なJSONLの行、重複したサンプル、ジョブの張り付き監視。このパイプラインは、Driveフォルダからの一連の流れをすべて引き受けます。

データセットを取得してフォーマットを検証・クリーニングし、訓練用と検証用に分割。その後ファインチューニングを開始し、完了まで見届けます。手元にはモデルIDと検証ロスが返ってくるので、あなたがやることはフォルダを指定してベースモデルを選ぶだけです。

動作の流れ

    • 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.

出力サンプル

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.