create-llm CLI

CLI создает проект обучения языковой модели с токенизатором, обработкой данных, контрольными точками и оценкой результата.

  • 373 ★ репозитория
  • Последний коммит
  • MIT
CLI

Расширенный доступ

Почему такой уровень

  • Генератор создает файлы и устанавливает зависимости; последующее обучение расходует ресурсы машины и может использовать выбранные внешние интеграции.
Все причины и проверки

theaniketgiri/create-llm

Установка

В терминале, через SkillFoxx CLI

npx skillfoxx add cli/create-llm

Определит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.

Другие способы установки

Доступ и проверки

Как мы проверяем

Расширенный 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.

Скилл учит агента встраивать в проект локальную модель Laya, которая классифицирует текст и возвращает вероятности без вызова LLM.

СкиллРасширенный доступ195Звезды репозитория

Автономный кодинг-агент для дешевых и малых LLM: дробит цель на дерево задач с контрактами и проверяет каждую сборкой и тестами.

CLIШирокий доступ62Звезды репозитория

Команды /implement, /design и /build, специализированные агенты и скиллы для Claude Code в проекте TypeScript с Biome и Vitest

CLIРасширенный доступ238Звезды репозитория

MCP-сервер LLM Sandbox: агент запускает код на семи языках в контейнере Docker, Podman или Kubernetes и получает графики.

MCP-серверРасширенный доступ1,1 тыс.Звезды репозитория
Официальный

Linghun — терминальный кодинг-агент с упором на доказательства: читает код перед выводом, проверяет изменения тестами и фиксирует точки git перед правками

CLIШирокий доступ475Звезды репозитория

Коротко о README

Есть шаблоны разных размеров и несколько вариантов токенизатора. Отдельные скрипты поддерживают интерактивный чат и последующее размещение модели.

Бейдж для README

Сообщить о проблеме