在本地使用自定义数据集和评估指标对 Ollama 模型、提示词和 LoRA 进行微调，无需云资源。
Ollama Model Tuner v1.0.0
功能概述
Ollama Model Tuner v1.0.0是一项面向实际任务的技能，主要用于🎯X目的.Prompt 工程 & A/B测试.；Modelfile定制.；
核心要点
- LoRA 微调本地数据. 性能基准XQ快速启动.Files.scripts/tune.py: Python tu.。
- 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
使用与执行
从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务，也可以接入自动化工作流，与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路；在组合使用时，应明确每一步的输入输出关系，并避免不同步骤之间出现参数冲突。
Ollama Model Tuner v1.0.0
🎯 目的
- 提示工程与 A/B 测试
- Modelfile 自定义
- 基于本地数据的 LoRA 微调
- 性能基准测试
🚀 快速开始
!ollama-model-tuner --model llama3 --dataset ./data.json --task classification
文件
scripts/tune.py：含评估循环的 Python 调优脚本prompts/system.md：基础系统提示词
支持的环境
Ollama 0.3+、Python 3.10+，数据集格式为 JSONL 或 CSV。
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