Guía de lectura localizada
finetuningFinalidad, uso y origen
Ajuste modelos en Microsoft Foundry usando SFT (supervisado), DPO (preferencia) o RFT (refuerzo con evaluadores). Incluye preparación de conjuntos de datos, envío de trabajos de entrenamiento, implementación y evaluación. Úselo para: ajuste fino, SFT, DPO, RFT, datos de entrenamiento, evaluador, destilación, modelo ajustado, trabajo de entrenamiento, carga de archivos grandes, calibración de evaluador, implementación de modelo ajustado, evaluación de modelo ajustado. No lo use para: implementación general de modelos sin ajuste fino (use deploy-model), creación de agentes (use agents), optimización de indicaciones sin entrenamiento (use prompt-optimizer).
Fuente recuperada:
- Repositorio de origen
- microsoft/skills
- SKILL.md
.github/plugins/azure-skills/skills/microsoft-foundry/finetuning/SKILL.md- Estrellas del repositorio
- 3,157
- Actualización del repositorio
- 2026-10-31
- Clasificación de habilidades
- Servicios en la nube
- Última recopilación
Licencia: Documentos de licencia pendientes de verificación
Los extractos del flujo de trabajo son guías de lectura, no instrucciones ejecutables de Codez. No se utilizó ninguna habilidad de terceros para generar esta página.
Los siguientes fragmentos sobre el propósito y el flujo de trabajo son material preliminar, organizado y traducido para su lectura. Son distintos del análisis editorial de Codez, que se presenta por separado.
Lo que hace esta habilidad
Ajuste modelos en Microsoft Foundry usando SFT (supervisado), DPO (preferencia) o RFT (refuerzo con evaluadores). Incluye preparación de conjuntos de datos, envío de trabajos de entrenamiento, implementación y evaluación. Úselo para: ajuste fino, SFT, DPO, RFT, datos de entrenamiento, evaluador, destilación, modelo ajustado, trabajo de entrenamiento, carga de archivos grandes, calibración de evaluador, implementación de modelo ajustado, evaluación de modelo ajustado. No lo use para: implementación general de modelos sin ajuste fino (use deploy-model), creación de agentes (use agents), optimización de indicaciones sin entrenamiento (use prompt-optimizer).
Cómo funciona el flujo de trabajo ascendente
Cuándo usar
Utilice esta subhabilidad cuando el usuario pregunte sobre: Ajuste fino de un modelo (SFT, DPO o RFT) Preparación, validación o formateo de datos de entrenamiento Envío, supervisión o diagnóstico de trabajos de entrenamiento
Paso río arriba · L14 ↗Ajustes finos en Microsoft Foundry
Ajuste fino de modelos mediante SFT (supervisado), DPO (preferencia) o RFT (refuerzo con evaluadores). Incluye preparación de conjuntos de datos, entrenamiento, implementación y evaluación.
Paso río arriba · L10 ↗Normas
Siempre primero la línea base: evalúe el modelo base antes del ajuste fino. Valide los datos antes de enviarlos: ejecute.scripts/validate/validate_sft.py
Requisitos y configuración
No se seleccionó ningún fragmento de requisitos breves de este archivo. Esto no significa que la habilidad no tenga dependencias. Consulte las instrucciones de configuración del repositorio y los archivos de referencia.
Límites y controles de calidad
No se seleccionó ningún pasaje con límites específicos en este archivo. Esto no significa que la habilidad sea segura para cualquier entrada o entorno. Revise el código fuente completo y valide su propio resultado.
Comience con una prueba segura.
- Verifique el host compatible y las instrucciones de instalación del repositorio. Mantenga juntos el directorio Skill y sus scripts, recursos y documentación a los que hace referencia;SKILL.mdsolo puede omitir dependencias.
- Proporcione al agente sus datos reales, el resultado deseado y los criterios de aceptación. La sintaxis de invocación y las herramientas disponibles dependen del sistema anfitrión; este sitio no presupone un comando de instalación universal.
- Pruebe el flujo de trabajo original en un proyecto desechable o en una copia. Revise las operaciones que modifican archivos, servicios remotos o recursos facturables antes de autorizarlas.
- Valide el resultado comparándolo con los controles de calidad de origen y sus propios requisitos. Un activador exitoso o un alto número de estrellas en el repositorio no garantizan un resultado correcto.
Lea más en la fuente
Habilidades relacionadas
Traducción y alcance
Esta guía de lectura selecciona pasajes de la sección fijada en la parte superior.SKILL.mdLa traducción es asistida. No se trata de un manual completo ni garantiza la compatibilidad. Lea el original y los archivos a los que hace referencia antes de usarlo.
Esta introducción hace referencia a la versión fijada a continuación; la actividad actual del repositorio y la hora de recopilación se muestran por separado.
- Fuente fijada
- Lee el original ↗
- Fuente recuperada
- Confirmación de origen
00d66a64919edca5bca2c673373444e36a4b5461- Fuente SHA-256
7a17789cb61e026a52071564b00624f2880e7b35c89fec9aa06c0dfcc8fe1e31