model_tuning

Supervised Fine-Tuning ou Preference Tuning utilizando os seus próprios conjuntos de dados.

Skills
Investigação em IA
1

Para que serve e como usar

Uma skill que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de investigação em ia. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.

Instale a skill (comando acima).
No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.

Instalar (Claude Code)

mkdir -p .claude/skills/model-tuning && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__model-tuning.md -o .claude/skills/model-tuning/SKILL.md

Cole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.

Conteúdo

ENPT

# Model Tuning

Supervised Fine-Tuning or Preference Tuning using your own datasets.

```python
import time
from google import genai
from google.genai import types

client = genai.Client()

training_dataset = types.TuningDataset(
    gcs_uri="gs://your-bucket/sft_train_data.jsonl",
)

tuning_job = client.tunings.tune(
    base_model="gemini-3-flash-preview",
    training_dataset=training_dataset,
    config=types.CreateTuningJobConfig(
        tuned_model_display_name="Example tuning job",
    ),
)

running_states = {"JOB_STATE_PENDING", "JOB_STATE_RUNNING"}
while tuning_job.state in running_s

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