コマンドラインインターフェイス（CLI）ユーザーガイド
Maestroのコマンドラインツールは "箱から出してすぐに "使えるように設計されており、トレーニングを開始するのに必要なステップは5つだけです：
- 環境設定推奨用途
python -m venv依存関係の衝突を避けるために、別々の仮想環境を作成する - パッケージインストールスルー
pip install "maestro[paligemma_2]"対象モデル固有のコンポーネントのインストール - 基本的な指揮系統::
maestro [model_name] train --dataset "path" --epochs N --batch-size M - コア・パラメータの説明::
- optimisation_strategy: QLoRAのような効率的な微調整技術をサポートする。
- メトリクス：編集距離などの評価メトリクスを指定できる - 実行例::
maestro paligemma_2 train --dataset "coco/images" --epochs 10 --batch-size 4
CLIモードでは、デフォルトでビルトインのハイパーパラメータ・プリセットがロードされ、迅速な検証シナリオに適していることは注目に値する。パラメータの全リストを見るには--helpパラメーター
この答えは記事から得たものである。Maestro：主流のオープンソース視覚言語のモデルの微調整プロセスを簡素化するツールについて
