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finetuningउद्देश्य, उपयोग और स्रोत

SFT (पर्यवेक्षित), DPO (वरीयता) या RFT (ग्रेडर के साथ सुदृढ़ीकरण) का उपयोग करके Microsoft Foundry पर मॉडल को बेहतर बनाएं। इसमें डेटासेट तैयार करना, प्रशिक्षण कार्य जमा करना, परिनियोजन और मूल्यांकन शामिल है। उपयोग करें: बेहतर बनाना, SFT, DPO, RFT, प्रशिक्षण डेटा, ग्रेडर, डिस्टिलेशन, बेहतर बनाया गया मॉडल, प्रशिक्षण कार्य, बड़ी फ़ाइल अपलोड, ग्रेडर कैलिब्रेट करना, बेहतर बनाए गए मॉडल को परिनियोजित करना, बेहतर बनाए गए मॉडल का मूल्यांकन करना। उपयोग न करें: बिना बेहतर बनाए सामान्य मॉडल परिनियोजन (deploy-model का उपयोग करें), एजेंट निर्माण (agents का उपयोग करें), प्रशिक्षण के बिना प्रॉम्प्ट ऑप्टिमाइज़ेशन (prompt-optimizer का उपयोग करें)।

स्रोत प्राप्त किया गया: 2026-10-29

स्रोत रिपॉज़िटरी: microsoft/skills
SKILL.md: .github/plugins/azure-skills/skills/microsoft-foundry/finetuning/SKILL.md
रिपॉज़िटरी Star: 3,157
रिपॉज़िटरी का अंतिम अपडेट: 2026-10-31
क्षमता वर्गीकरण: क्लाउड सेवाएं
अंतिम संग्रह समय: 2026-10-31 10:38 UTC+08:00

लाइसेंस: लाइसेंस दस्तावेजों का सत्यापन लंबित है

मूल SKILL.md

वर्कफ़्लो के अंश केवल पढ़ने में सहायता के लिए हैं, कोडेज़ से निष्पादन योग्य निर्देश नहीं हैं। इस पृष्ठ को बनाने के लिए किसी तृतीय-पक्ष स्किल का उपयोग नहीं किया गया है।

नीचे दिए गए उद्देश्य और कार्यप्रणाली संबंधी अंश प्रारंभिक सामग्री हैं, जिन्हें पढ़ने के लिए व्यवस्थित और अनुवादित किया गया है। ये अलग से लेबल किए गए कोडेज़ संपादकीय विश्लेषण से भिन्न हैं।

यह कौशल क्या करता है

अपस्ट्रीम वर्कफ़्लो कैसे काम करता है

कब उपयोग करें

जब उपयोगकर्ता निम्नलिखित के बारे में पूछे तो इस उप-कौशल का उपयोग करें: मॉडल को फाइन-ट्यून करना (SFT, DPO, या RFT), प्रशिक्षण डेटा तैयार करना, मान्य करना या स्वरूपित करना, प्रशिक्षण कार्यों को सबमिट करना, मॉनिटर करना या उनका निदान करना।

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माइक्रोसॉफ्ट फाउंड्री पर फाइन-ट्यूनिंग

SFT (पर्यवेक्षित), DPO (वरीयता) या RFT (ग्रेडर के साथ सुदृढ़ीकरण) का उपयोग करके मॉडल को बेहतर बनाएं। इसमें डेटासेट की तैयारी, प्रशिक्षण, परिनियोजन और मूल्यांकन शामिल हैं।

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नियम

हमेशा पहले बेसलाइन का मूल्यांकन करें — फाइन-ट्यूनिंग से पहले बेस मॉडल का मूल्यांकन करें। सबमिट करने से पहले डेटा को मान्य करें — रन करें।scripts/validate/validate_sft.py

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आवश्यकताएँ और सेटअप

इस फ़ाइल से कोई संक्षिप्त आवश्यकताएँ नहीं चुनी गईं। इसका मतलब यह नहीं है कि स्किल की कोई निर्भरता नहीं है। रिपॉजिटरी सेटअप निर्देशों और संदर्भित फ़ाइलों की जाँच करें।

सीमाएं और गुणवत्ता जांच

इस फ़ाइल से कोई अलग सीमा अंश नहीं चुना गया है। इसका मतलब यह नहीं है कि यह स्किल हर इनपुट या वातावरण के लिए सुरक्षित है। संपूर्ण स्रोत की समीक्षा करें और अपने परिणाम की पुष्टि करें।

सुरक्षित परीक्षण से शुरुआत करें

समर्थित होस्ट और रिपॉजिटरी इंस्टॉलेशन निर्देशों की जाँच करें। स्किल डायरेक्टरी और उससे संबंधित स्क्रिप्ट, एसेट्स और डॉक्यूमेंटेशन को एक साथ रखें;SKILL.mdअकेले होने पर निर्भरताओं को छोड़ा जा सकता है।
एजेंट को अपना वास्तविक इनपुट, अपेक्षित आउटपुट और स्वीकृति मानदंड प्रदान करें। इनवोकेशन सिंटैक्स और उपलब्ध उपकरण होस्ट पर निर्भर करते हैं; यह साइट किसी सार्वभौमिक इंस्टॉलेशन कमांड को नहीं मानती है।
डिस्पोजेबल प्रोजेक्ट या उसकी कॉपी पर मूल वर्कफ़्लो को आज़माएँ। फ़ाइलों, रिमोट सेवाओं या बिल योग्य संसाधनों में परिवर्तन करने वाले कार्यों की अनुमति देने से पहले उनकी समीक्षा करें।
स्रोत गुणवत्ता जांच और अपनी आवश्यकताओं के आधार पर आउटपुट को सत्यापित करें। सफल ट्रिगर या उच्च रिपॉजिटरी स्टार संख्या सही परिणाम की गारंटी नहीं देते।

कौशल प्रारूप और निर्देशिका विनिर्देश ↗

मूल लेख में आगे पढ़ें

अनुवाद और दायरा

यह पठन मार्गदर्शिका ऊपर पिन किए गए अंशों में से चयनित अंशों को प्रस्तुत करती है।SKILL.mdयह अनुवाद सहायता से किया गया है। यह कोई संपूर्ण नियमावली या परीक्षित संगतता का दावा नहीं है। उपयोग करने से पहले मूल दस्तावेज़ और उससे संबंधित फ़ाइलों को पढ़ें।

यह परिचय नीचे पिन किए गए संस्करण को संदर्भित करता है; वर्तमान रिपॉजिटरी गतिविधि और संग्रह समय अलग से दिखाए गए हैं।

पिन किया गया स्रोत: मूल लेख पढ़ें ↗
स्रोत प्राप्त किया गया: 2026-10-29T09:32:23Z
स्रोत कमिट: 00d66a64919edca5bca2c673373444e36a4b5461
स्रोत SHA-256: 7a17789cb61e026a52071564b00624f2880e7b35c89fec9aa06c0dfcc8fe1e31

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