# peft-fine-tuning

> Fine-tuning eficiente em termos de parâmetros para LLMs usando LoRA, QLoRA e mais de 25 métodos. Usar ao fazer fine-tuning de modelos grandes (7B-70B) com 

- Fonte: https://doutorai.pt/componentes/skills__peft-fine-tuning
- Tipo: Skills
- Categoria: Investigação em IA
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- Site: Doutor AI (https://doutorai.pt) - ferramentas de IA para pequenos negócios em português

Componente da comunidade open-source, selecionado, traduzido e adaptado pelo Doutor AI.

## 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.

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

## Instalar (Claude Code)

```bash
mkdir -p .claude/skills/peft-fine-tuning && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__peft-fine-tuning.md -o .claude/skills/peft-fine-tuning/SKILL.md
```

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

## Conteúdo

```
---
name: peft-fine-tuning
description: Parameter-efficient fine-tuning for LLMs using LoRA, QLoRA, and 25+ methods. Use when fine-tuning large models (7B-70B) with limited GPU memory, when you need to train <1% of parameters with minimal accuracy loss, or for multi-adapter serving. HuggingFace's official library integrated with transformers ecosystem.
version: 1.0.0
author: Orchestra Research
license: MIT
tags: [Fine-Tuning, PEFT, LoRA, QLoRA, Parameter-Efficient, Adapters, Low-Rank, Memory Optimization, Multi-Adapter]
dependencies: [peft>=0.13.0, transformers>=4.45.0, torch>=2.0.0, bitsandby

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```

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