SkillFonte verificada
Pós-treinamento com TRL
Configure um fluxo de ajuste usando as APIs do TRL
Orienta o uso de TRL para pós-treinamento em Python ou pela CLI. Ajuda a configurar dados, método e execução no ambiente de treinamento escolhido.
O que fazer com Pós-treinamento com TRL
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Configure um fluxo de ajuste usando as APIs do TRL
Antes de começar
- Ambiente e dependências indicados no SKILL.md; acesso ao modelo ou dataset escolhido.
- Python, TRL e hardware compatível com o modelo e o método de treinamento.
Como começar
Abra a página de Pós-treinamento com TRL e siga as instruções de configuração para o seu ambiente. Confirme as permissões e a compatibilidade com seu agente antes de instalar.
Ler a documentaçãoO que considerar
- Licenças dos modelos e dos dados são separadas da licença da skill; confira os termos de cada recurso.
- A skill não fornece GPU nem dados; métodos e modelos suportados dependem da versão instalada.
Fonte conferida em 29 de out. de 2026. A conferência da documentação não equivale a um teste completo da ferramenta pela Agentspedia.