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InternLM/xtuner

공식 Hugging Face 모델 저장소나 로컬 모델 디렉토리에서 XTuner 채팅 템플릿 구현 및 손실 마스크를 추가하거나 감사합니다. 새로운 모델을 xtuner/v1/data_proto/messages 아래에서 지원하거나, 기존 구현을 tokenizer/processor의 apply_chat_template과 비교 확인하거나, 어시스턴트 출력 및 중단/EOS 토큰 중 어떤 것에 손실을 부여할지 결정하거나, 회귀 테스트를 추가하거나, 내보낸 학습 동작이 vLLM 및 SGLang 추론과 일치하는지 검증할 때 사용하세요.

xtuner란 무엇인가요?

이 스킬은 InternLM/xtuner 프레임워크에서 채팅 템플릿 구현과 손실 마스크를 추가하거나 감사하는 데 사용됩니다. 주로 Hugging Face 모델 저장소나 로컬 모델 디렉토리를 기반으로 새로운 모델을 xtuner/v1/data_proto/messages 아래에 지원할 때 활용됩니다. 기존 구현이 tokenizer 또는 processor의 apply_chat_template과 일치하는지 확인하고, 어시스턴트 출력과 중단/EOS 토큰 중 어떤 부분에 손실을 적용할지 결정하는 데 도움을 줍니다. 또한 회귀 테스트를 추가하고 내보낸 학습 동작이 vLLM 및 SGLang 추론과 일치하는지 검증하는 기능을 제공합니다. 이 스킬은 CLI 환경에서 작동하며, 개발자가 XTuner의 데이터 프로토콜을 올바르게 구현하고 유지보수할 수 있도록 지원합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add InternLM/xtuner

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문서

xtuner은(는) 무엇을 하나요?

공식 Hugging Face 모델 저장소나 로컬 모델 디렉토리에서 XTuner 채팅 템플릿 구현 및 손실 마스크를 추가하거나 감사합니다. 새로운 모델을 xtuner/v1/data_proto/messages 아래에서 지원하거나, 기존 구현을 tokenizer나 processor의 apply_chat_template과 비교 확인하거나, 어시스턴트 출력과 중단/EOS 토큰 중 어떤 것에 손실을 부여할지 결정하거나, 회귀 테스트를 추가하거나, 내보낸 학습 동작이 vLLM 및 SGLang 추론과 일치하는지 검증할 때 사용하세요.

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