gpt-oss-recipesでモデルを微調整する手順は以下の通り：
- データセットをダウンロード使用
load_dataset多言語推論データセット（例えばHuggingFaceH4/Multilingual-Thinking). - LoRAパラメータの設定定義
LoraConfig(例r=8歌で応えるtarget_modules=["q_proj", "v_proj"]). - 積載モデルスルー
AutoModelForCausalLMベースモデルをロードし、LoRAコンフィギュレーションを適用する。 - 微調整TRLライブラリ（リポジトリの
finetune.ipynb(例）トレーニングを完了する。 - モデルを保存する微調整されたモデルは保存され、特定のタスク（例えば、多言語推論）のために使用することができます。
この方法は、LoRAテクノロジーと組み合わせることで、グラフィックスメモリの必要量を大幅に削減し、限られたハードウェアで大規模なモデルを効率的に微調整するのに適しています。
この答えは記事から得たものである。OpenAI GPT OSSモデルを微調整するためのスクリプトとチュートリアル集について
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