К основному содержанию
скилл CX Codex

unsloth — скилл для Claude Code: быстрый файнтюнинг LoRA

Скилл подсказывает агенту, как дообучать модели через Unsloth: обучение быстрее в 2-5 раз, памяти уходит на 50-80% меньше.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill unsloth -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает unsloth

Скилл открывает агенту доступ к документации Unsloth — библиотеки для быстрого дообучения LLM. Когда вы просите написать скрипт обучения или разобраться с ошибкой, агент подтягивает нужный раздел и отвечает по делу, а не по памяти.

Внутри — файл SKILL.md и папка references/ с документацией, собранной из официальных источников. Есть раздел с примерами кода и оглавлением для навигации. Агент читает конкретный файл, когда нужны детали.

Для работы самого скилла ничего ставить не надо, но код, который он помогает писать, требует unsloth, torch, transformers, trl, datasets и peft. Без них примеры не запустятся. Учтите: документация собрана автоматически, так что под свежий релиз библиотеки она может отставать — это повод сверить API с официальным сайтом.

Какие задачи решает

  • написать скрипт дообучения модели на LoRA
  • разобраться, почему обучение падает по памяти
  • перевести обучение с обычного fine-tuning на QLoRA
  • найти рабочий пример конфигурации для Llama или Qwen
  • починить ошибку в коде на Unsloth

Примеры запросов агенту

  • напиши скрипт дообучения Qwen через Unsloth на моём датасете
  • переведи этот код обучения на QLoRA, чтобы влезло в одну видеокарту
  • почему падает с OOM при обучении через Unsloth?

Как установить unsloth

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill unsloth -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/unsloth/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/unsloth/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Из того же набора66

stable-diffusion-image-generation Скилл учит агента генерировать изображения через Stable Diffusion и HuggingFace Diffusers: текст в картинку, img2img, инпейнтинг, ControlNet. CX Codex +1 1 000установок autoresearch Организует полный цикл автономных научных экспериментов для ИИ-агентов через двухконтурную архитектуру и готовит отчёты. CX Codex +1 999установок gguf-quantization Скилл помогает квантовать модели через llama.cpp в формат GGUF от 2 до 8 бит. Пригодится для запуска LLM на процессоре или Apple Silicon без отдельной видеокарты. CX Codex +1 989установок segment-anything-model Скилл для работы с SAM: выделяет объекты на картинке по точке, рамке или маске и умеет находить все объекты сразу. CX Codex +1 985установок prompt-guard Скилл подключает классификатор Prompt Guard на 86M параметров от Meta. Он перехватывает попытки джейлбрейка и скрытые инъекции инструкций в текстах до отправки в LLM. CX Codex +1 974установок qdrant-vector-search Скилл помогает агенту проектировать поиск по векторам в Qdrant для RAG и семантического поиска. Пригодится для фильтрации по метаданным и масштабирования. CX Codex +1 969установок fine-tuning-with-trl Скилл для пост-тренировки языковых моделей через библиотеку TRL: SFT, DPO, PPO и GRPO с готовыми рецептами запуска. CX Codex +1 969установок tensorboard Скилл учит агента логировать метрики обучения, строить гистограммы весов и открывать TensorBoard. Пригодится, когда нужно сравнить прогоны или найти узкое место в модели. CX Codex +1 956установок

Похожие

vision-sft Seth Hobson Скилл помогает настроить supervised fine-tuning vision-language моделей на данных с изображениями и текстом. Пригодится для адаптации VLM под новый визуальный домен. CX Codex 2 600установок lora-qlora-recipes Seth Hobson Скилл настраивает LoRA и QLoRA для supervised fine-tuning: выбирает модули, rank, alpha и learning rate. Пригодится для проверки конфигурации обучения. CX Codex 2 600установок huggingface-llm-trainer huggingface Помогает запускать дообучение языковых моделей в Hugging Face Jobs через TRL или Unsloth без локальной видеокарты и конвертировать веса в формат GGUF. CX Codex +1 2 200установок llm-fine-tuning devops-skills Скилл помогает настроить инфраструктуру для дообучения открытых языковых моделей через QLoRA, LoRA или DeepSpeed. Пригодится при адаптации весов под свои данные. CX Codex +1 318установок scenario-model-training scenario-labs Ведёт обучение кастомной модели через Scenario MCP: подбор базовой архитектуры, датасет, эпохи, превью и запуск. CX Codex +1 445установок transformers-huggingface Mindrally Скилл для работы с библиотекой Hugging Face Transformers: загрузка моделей, токенизация, файнтюнинг через Trainer и оптимизация инференса. CX Codex +1 758установок

Рядом в теме «ИИ и ML»

Всё по теме «ИИ и ML» →

Вопросы о unsloth

Как установить unsloth в Claude?

Выполните npx skills add Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs --skill unsloth -a claude-code. Скилл появится в ~/.claude/skills/unsloth/SKILL.md.

Что делает скилл unsloth?

Даёт агенту справочник по библиотеке Unsloth: примеры кода, настройки LoRA и QLoRA, разбор типичных ошибок при дообучении.

Что нужно для работы примеров из скилла?

Пакеты unsloth, torch, transformers, trl, datasets и peft. Сам скилл — это текстовые файлы, он работает без зависимостей.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: unsloth
description: Expert guidance for fast fine-tuning with Unsloth - 2-5x faster training, 50-80% less memory, LoRA/QLoRA optimization
version: 1.0.0
author: Orchestra Research
license: MIT
tags: [Fine-Tuning, Unsloth, Fast Training, LoRA, QLoRA, Memory-Efficient, Optimization, Llama, Mistral, Gemma, Qwen]
dependencies: [unsloth, torch, transformers, trl, datasets, peft]
---

# Unsloth Skill

Comprehensive assistance with unsloth development, generated from official documentation.

## When to Use This Skill

This skill should be triggered when:
- Working with unsloth
- Asking about unsloth features or APIs
- Implementing unsloth solutions
- Debugging unsloth code
- Learning unsloth best practices

## Quick Reference

### Common Patterns

*Quick reference patterns will be added as you use the skill.*

## Reference Files

This skill includes comprehensive documentation in `references/`:

- **llms-txt.md** - Llms-Txt documentation

Use `view` to read specific reference files when detailed information is needed.

## Working with This Skill

### For Beginners
Start with the getting_started or tutorials reference files for foundational concepts.

### For Specific Features
Use the appropriate category reference file (api, guides, etc.) for detailed information.

### For Code Examples
The quick reference section above contains common patterns extracted from the official docs.

## Resources

### references/
Organized documentation extracted from official sources. These files contain:
- Detailed explanations
- Code examples with language annotations
- Links to original documentation
- Table of contents for quick navigation

### scripts/
Add helper scripts here for common automation tasks.

### assets/
Add templates, boilerplate, or example projects here.

## Notes

- This skill was automatically generated from official documentation
- Reference files preserve the structure and examples from source docs
- Code examples include language detection for better syntax highlighting
- Quick reference patterns are extracted from common usage examples in the docs

## Updating

To refresh this skill with updated documentation:
1. Re-run the scraper with the same configuration
2. The skill will be rebuilt with the latest information

<!-- Trigger re-upload 1763621536 -->



© Orchestra Research · MIT · Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой