Локализованное руководство по чтению
finetuningНазначение, использование и источник
Тонкая настройка моделей в Microsoft Foundry с использованием SFT (контролируемое обучение), DPO (предпочтение) или RFT (обучение с подкреплением и оценщиками). Рассматриваются подготовка набора данных, отправка задания на обучение, развертывание и оценка. ПРИМЕНЕНИЕ: тонкая настройка, SFT, DPO, RFT, обучающие данные, оценщик, дистилляция, тонкая настройка модели, задание на обучение, загрузка больших файлов, калибровка оценщика, развертывание тонкой настройки модели, оценка тонкой настройки модели. НЕ ИСПОЛЬЗОВАТЬ: общее развертывание модели без тонкой настройки (используйте deploy-model), создание агентов (используйте agents), оптимизация подсказок без обучения (используйте prompt-optimizer).
Источник получен:
- Репозиторий-источник
- microsoft/skills
- SKILL.md
.github/plugins/azure-skills/skills/microsoft-foundry/finetuning/SKILL.md- Звёзды репозитория
- 3,157
- Последнее обновление репозитория
- 2026-10-31
- Категории Skills
- Облачные сервисы
- Время последнего сбора
Лицензия: Файл лицензии требует проверки
Приведенные фрагменты описания рабочих процессов являются вспомогательными средствами для чтения, а не исполняемыми инструкциями от Codez. Для создания этой страницы не использовались сторонние инструменты.
Приведённые ниже фрагменты, описывающие цели и рабочие процессы, представляют собой исходный материал, систематизированный и переведённый для удобства чтения. Они отличаются от отдельно обозначенного редакционного анализа Codez.
Что делает этот навык
Тонкая настройка моделей в Microsoft Foundry с использованием SFT (контролируемое обучение), DPO (предпочтение) или RFT (обучение с подкреплением и оценщиками). Рассматриваются подготовка набора данных, отправка задания на обучение, развертывание и оценка. ПРИМЕНЕНИЕ: тонкая настройка, SFT, DPO, RFT, обучающие данные, оценщик, дистилляция, тонкая настройка модели, задание на обучение, загрузка больших файлов, калибровка оценщика, развертывание тонкой настройки модели, оценка тонкой настройки модели. НЕ ИСПОЛЬЗОВАТЬ: общее развертывание модели без тонкой настройки (используйте deploy-model), создание агентов (используйте agents), оптимизация подсказок без обучения (используйте prompt-optimizer).
Как работает рабочий процесс на вышестоящем уровне
Когда использовать
Используйте этот дополнительный навык, когда пользователь спрашивает о: тонкой настройке модели (SFT, DPO или RFT); подготовке, проверке или форматировании обучающих данных; отправке, мониторинге или диагностике заданий обучения.
проход вверх по течению · L14 ↗Тонкая настройка в Microsoft Foundry
Доработка моделей с использованием SFT (обучение с учителем), DPO (обучение на основе предпочтений) или RFT (обучение с подкреплением с помощью оценщиков). Рассматриваются подготовка набора данных, обучение, развертывание и оценка.
проход вверх по течению · L10 ↗Правила
Всегда сначала устанавливайте базовую модель — оцените её перед тонкой настройкой. Проверяйте данные перед отправкой — запускайте проверку.scripts/validate/validate_sft.py
Требования и настройка
Из этого файла не был выбран фрагмент с краткими требованиями. Это не означает, что у навыка нет зависимостей. Проверьте инструкции по настройке репозитория и указанные файлы.
Ограничения и проверки качества
Из этого файла не был выбран отдельный фрагмент с ограничениями. Это не означает, что навык безопасен для любых входных данных или сред. Проверьте полный исходный код и подтвердите свой собственный результат.
Начните с безопасного пробного периода.
- Проверьте поддерживаемый хост и инструкции по установке репозитория. Храните каталог Skill, а также связанные с ним скрипты, ресурсы и документацию вместе;SKILL.mdВ одиночку можно опустить зависимости.
- Предоставьте агенту ваши реальные входные данные, желаемый результат и критерии приемки. Синтаксис вызова и доступные инструменты зависят от хоста; данный сайт не предполагает универсальной команды установки.
- Попробуйте запустить исходный рабочий процесс в тестовом проекте или в его копии. Перед тем как разрешить операции, изменяющие файлы, удаленные сервисы или оплачиваемые ресурсы, проверьте их.
- Проверьте выходные данные на соответствие исходным проверкам качества и вашим собственным требованиям. Успешный запуск или большое количество звезд в репозитории не гарантируют корректного результата.
Подробнее читайте в источнике.
Смежные навыки
Перевод и сфера применения
В этом руководстве по чтению представлены избранные отрывки из закрепленного текста выше по течению.SKILL.mdПеревод выполнен с помощью переводчика. Это не полное руководство и не гарантия проверенной совместимости. Перед использованием ознакомьтесь с оригиналом и указанными в нем файлами.
Данное введение относится к закрепленной ниже версии; текущая активность в репозитории и время сбора данных отображаются отдельно.
- Закрепленный источник
- Прочитайте оригинал ↗
- Источник получен
- Исходный коммит
00d66a64919edca5bca2c673373444e36a4b5461- Исходный SHA-256
7a17789cb61e026a52071564b00624f2880e7b35c89fec9aa06c0dfcc8fe1e31