create-llm CLI
CLI создает проект обучения языковой модели с токенизатором, обработкой данных, контрольными точками и оценкой результата.
- 373 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Генератор создает файлы и устанавливает зависимости; последующее обучение расходует ресурсы машины и может использовать выбранные внешние интеграции.
Установка
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add cli/create-llmОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Генератор создает файлы и устанавливает зависимости; последующее обучение расходует ресурсы машины и может использовать выбранные внешние интеграции.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
create-llm создает структуру проекта для обучения собственной языковой модели. Пользователь выбирает размер шаблона и токенизатор, после чего получает код подготовки данных, обучения, оценки и генерации текста. Настройки модели и запуска находятся в одном конфигурационном файле. В готовом проекте есть сохранение контрольных точек и мониторинг через TensorBoard. Разработчик добавляет свои тексты, обучает токенизатор и запускает обучение отдельно; сама генерация папок еще не создает обученную модель.
Для кого. Преподавателям и ML-практикам, которые собирают небольшой учебный эксперимент с обучением модели на своих текстах.
Подходит, если
- Для занятия вы хотите показать весь путь от текста до генерации.
- У собственного набора данных нужно проверить токенизацию и обучение.
- Перед большим запуском вы собираете небольшой CPU-эксперимент.
- В учебном проекте нужны готовые команды оценки и продолжения обучения.
Не подходит, если
- Вы ждете готовую модель уровня крупного облачного сервиса сразу после установки.
- Для выбранного шаблона нет достаточной памяти или данных.
- Учебные тексты нельзя использовать для обучения по их лицензии.
Пример запроса к агенту
Создай небольшой учебный проект create-llm и покажи шаги подготовки данных до запуска обучения.Ограничения
CLI требует Node.js 18 или новее и npm 8 или новее, поэтому проверьте среду до создания проекта. Для обучения отдельно нужны Python 3.8 или новее и PyTorch 2.0 или новее. Большие шаблоны требуют существенно больше видеопамяти и данных, поэтому сначала проверьте небольшой вариант на своей машине. Качество зависит от корпуса и режима обучения; указанные автором сроки и размеры шаблонов не гарантируют полезного результата для ваших текстов.
Как отключить. Остановите обучение и мониторинг, затем сохраните нужные контрольные точки. Удаление CLI не удаляет созданные проекты и скачанные зависимости.
Частые вопросы
Куда положить тексты?
В каталог `data/raw/` созданного проекта. Подготовку данных запускают отдельно.
Как открыть интерактивный мастер?
Запустите `npx create-llm` без имени проекта.
Можно ли пропустить установку зависимостей?
Да. У генератора есть флаг `--skip-install`.
Где менять параметры обучения?
В `llm.config.js`: там находятся размер модели и настройки обучения.
Как наблюдать обучение?
Откройте TensorBoard для `logs/tensorboard` и следите за метриками вместе с проверочной выборкой.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
CLI-инструментыCLI и MCP-сервер, которые по заданным правилам собирают для модели только нужные задаче файлы проекта
Скилл учит агента встраивать в проект локальную модель Laya, которая классифицирует текст и возвращает вероятности без вызова LLM.
Автономный кодинг-агент для дешевых и малых LLM: дробит цель на дерево задач с контрактами и проверяет каждую сборкой и тестами.
Команды /implement, /design и /build, специализированные агенты и скиллы для Claude Code в проекте TypeScript с Biome и Vitest
MCP-сервер LLM Sandbox: агент запускает код на семи языках в контейнере Docker, Podman или Kubernetes и получает графики.
Linghun — терминальный кодинг-агент с упором на доказательства: читает код перед выводом, проверяет изменения тестами и фиксирует точки git перед правками
Коротко о README
Есть шаблоны разных размеров и несколько вариантов токенизатора. Отдельные скрипты поддерживают интерактивный чат и последующее размещение модели.