llm-finetuning — плагин для Claude Code: что делает и как установить
Плагин организует полный цикл дообучения открытых моделей с обязательным этапом тестирования. Помогает настроить LoRA, DPO или GRPO и выгрузить веса.
/plugin marketplace add wshobson/agents
/plugin install llm-finetuning@claude-code-workflowsЧто делает llm-finetuning
Плагин ведёт разработку через сквозной пайплайн дообучения моделей с открытыми весами. Он покрывает методы LoRA/QLoRA SFT, оптимизацию предпочтений через DPO, ORPO или KTO, а также обучение с подкреплением GRPO/RLVR и vision SFT.
В основе лежит принцип «нет тестового стенда — нет дообучения». Плагин требует сначала построить eval harness, а уже затем переходить к выбору архитектуры, подготовке данных и фильтрации чекпоинтов. Основным фреймворком выступает Unsloth, а в качестве запасного варианта используется TRL.
Финальный этап включает квантованный экспорт готовых весов в форматы GGUF или FP8. Без предварительно собранных тестов запуск обучения блокируется.
Какие задачи решает
- Настроить SFT-дообучение через LoRA или QLoRA с помощью Unsloth
- Собрать eval harness перед стартом обучения
- Оптимизировать модель по предпочтениям методами DPO, ORPO или KTO
- Реализовать сценарии GRPO/RLVR или vision SFT
- Экспортировать обученные чекпоинты в форматы GGUF или FP8
Примеры запросов агенту
- Собери eval harness и настрой пайплайн QLoRA для открытой модели через Unsloth
- Подготовь датасет и запусти оптимизацию предпочтений методом DPO
- Проверь чекпоинты модели и экспортируй финальную версию в GGUF
Как установить llm-finetuning
Через маркетплейс плагинов
/plugin marketplace add wshobson/agents/plugin install llm-finetuning@claude-code-workflowsПо шагам, с командами для каждой платформы: Плагины Claude Code: маркетплейсы, установка и как собрать свой
Вопросы о llm-finetuning
Как установить llm-finetuning в Claude Code?
Сначала добавьте маркетплейс командой /plugin marketplace add wshobson/agents. Затем выполните установку: /plugin install llm-finetuning@claude-code-workflows.
Что делает плагин llm-finetuning?
Он управляет жизненным циклом файн-тюнинга открытых нейросетей: от сборки тестов и подготовки данных до обучения в Unsloth или TRL и квантования весов.
Какие форматы экспорта поддерживает плагин?
Плагин рассчитан на экспорт квантованных моделей в форматы GGUF и FP8.
Исходный текст
llm-finetuning · MIT
Eval-gated LLM fine-tuning lifecycle (LoRA/QLoRA, DPO, GRPO/RLVR, vision SFT, quantized export). Use when fine-tuning an open-weights model end-to-end: building the eval harness first, selecting method and model, preparing data, training with Unsloth or TRL, gating checkpoints, and exporting GGUF/FP8.
© Seth Hobson · MIT · wshobson/agents
