Model eğitimi, bir eğitim komutunu çalıştırmaktan daha geniş bir süreçtir. Verinin kaynağı, hedef görev, tokenizer, örnek uzunluğu ve değerlendirme yöntemi birlikte düşünülmelidir. Bu kategoride temel eğitim rehberinden başlayarak fine-tuning, LoRA, PEFT ve TRL gibi araçlara ilerleyen bir bilgi zinciri bulunur. Full fine-tuning ile parametre verimli yöntemler farklı bellek ve dağıtım ihtiyaçları doğurur.
Aynı hiperparametre her modelde ve veri setinde aynı sonucu vermez. Öğrenme oranı, batch büyüklüğü ve gradient accumulation seçimleri deneyin amacıyla ilişkilendirilmelidir. Kısa eğitim verisi yazısı uzun bağlam performansını değerlendirmenin neden ayrıca gerekli olduğunu açıklar. Uyumluluk incelemeleri ise framework, adapter ve model mimarisi arasındaki farkları görünür kılar.
Bir modelin yüklenebilmesi, eğitimin doğru yürüdüğü veya adapter'ın beklenen parametrelere uygulandığı anlamına gelmez. Çıktı ve ağırlık değişimleri uygun testlerle kontrol edilmelidir. Bu küme geliştiricilere ve teknik araştırmacılara yöneliktir; ürün seçimi için Türkçe yapay zekâ kümesi daha uygun bir başlangıç olabilir. Donanım kapasitesi ve kernel sorunları ayrı altyapı kümesinde ele alınır.
Okuma sırası temel kavramlar, yöntem seçimi, veri tasarımı ve değerlendirme şeklinde kurulabilir. Böylece araç isimleri yerine tekrar üretilebilir bir deney tasarımı öne çıkar.