gemma-tuner-multimodal — скилл для Claude Code: установка
Скилл помогает дообучать модели Gemma 3n и Gemma 4 на процессорах Apple Silicon с бэкендом Metal. Поддерживает адаптацию LoRA для звука, изображений и текста.
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill gemma-tuner-multimodal -a claude-codeЧто делает gemma-tuner-multimodal
Скилл добавляет инструкции по тонкой настройке моделей семейства Gemma на компьютерах Mac. Обучение идёт локально. Процесс опирается на PyTorch и Metal Performance Shaders, поэтому дискретная видеокарта Nvidia не требуется. Для крупных наборов данных поддерживается потоковое чтение из Google Cloud Storage или BigQuery, что избавляет от скачивания гигабайтов на локальный накопитель.
Работа строится вокруг консольной утилиты gemma-macos-tuner. С её помощью можно проверить конфигурацию системы, подготовить файлы через prepare, запустить обучение профиля и объединить веса в формат SafeTensors. Параметры слоёв LoRA, пути к датасетам и гиперпараметры сохраняются в иерархическом файле config/config.ini.
Интерпретатор Python x86_64 под эмулятором Rosetta приведёт к сбою: запуск возможен только на нативном arm64 в macOS 12.3 или новее. Для обучения моделей Gemma 4 понадобится изолированное окружение с пакетами из requirements-gemma4.txt.
Какие задачи решает
- дообучить Gemma 3n или Gemma 4 на Mac без графических карт Nvidia
- настроить LoRA для связки аудиофайлов и текстовых расшифровок
- обучить модель распознаванию картинок и ответам на визуальные вопросы
- стримить датасеты из Google Cloud Storage и BigQuery без локальных копий
- экспортировать обученные веса LoRA в формат SafeTensors
Примеры запросов агенту
- Проверь готовность системы к обучению через gemma-macos-tuner system-check
- Помоги составить профиль в config.ini для дообучения Gemma 3n на аудиофайлах
- Подготовь обучающие выборки и запусти обучение профиля text-instruction с JSON-логированием
Как установить gemma-tuner-multimodal
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill gemma-tuner-multimodal -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/gemma-tuner-multimodal/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/gemma-tuner-multimodal/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill gemma-tuner-multimodal -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/gemma-tuner-multimodal/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill gemma-tuner-multimodal -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/gemma-tuner-multimodal/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install reason-machines/trending-skills gemma-tuner-multimodal2Вручную: положить файлы
.github/skills/gemma-tuner-multimodal/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill gemma-tuner-multimodal -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/reason-machines/trending-skills --path skills/gemma-tuner-multimodalВручную: положить файлы
.devin/skills/gemma-tuner-multimodal/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill gemma-tuner-multimodal -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о gemma-tuner-multimodal
Как установить gemma-tuner-multimodal в Claude Code?
Выполните команду npx skills add reason-machines/trending-skills --skill gemma-tuner-multimodal -a claude-code. Файл навыка запишется в ~/.claude/skills/gemma-tuner-multimodal/SKILL.md.
Что делает этот скилл?
Он предоставляет инструкции по тонкой настройке моделей Gemma на базе Apple Silicon. Помощник научится работать с утилитой gemma-macos-tuner, готовить конфиги и запускать мультимодальное LoRA-обучение.
Какие требования к окружению предъявляет утилита?
Необходим компьютер с чипом Apple Silicon под управлением macOS 12.3+, установленный нативный Python 3.10+ архитектуры arm64 и токен Hugging Face с доступом к весам Gemma.
