Implementing LLMs: LitGPT

Implementiert und fine-tuned LLMs mit LitGPTs klaren Single-File-Architekturen.

von Orchestra-Research · Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Tested · Didn't pass

Implementing LLMs: LitGPT — Implementiert und fine-tuned LLMs mit LitGPTs klaren Single-File-Architekturen.

Was es kann

Implementiert und trainiert LLMs mit Lightning AIs LitGPT und über 20 vortrainierten Architekturen (Llama, Gemma, Phi, Qwen, Mistral). Geeignet für saubere Modellimplementierungen, ein besseres Verständnis der Architekturen oder produktives Fine-Tuning mit LoRA/QLoRA. Single-File-Implementierungen ohne Abstraktionsschichten.

Testbericht

Installation lief sauber (Frontmatter parst, alle vier Referenzdateien vorhanden), und der Skill triggert zuverlässig bei LitGPT-Fine-Tuning-/Architektur-Prompts, wobei sich sein Multi-GPU-Pretraining-Workflow mit dem separaten torchtitan-Skill im Repo überschneidet. A/B bei einer Aufgabe mit LoRA-Fine-Tuning + Merge + Inferenz: Die LoRA-Flags des Skills waren korrekt, aber durch das genaue Befolgen der SKILL.md übernahm er zwei CLI-Ungenauigkeiten gegenüber der echten litgpt-v0.5.13-CLI — er verwendete ein nicht existierendes `merge_lora --out_dir`-Flag und das veraltete `--train.learning_rate` (die echte CLI nutzt In-Place-Merge und `--optimizer.lr`), beides hat der No-Skill-Baseline-Arm richtig gemacht, sodass der Skill ein weniger korrektes Ergebnis lieferte als das allgemeine Basiswissen. Der vollständige Workflow benötigt eine GPU sowie gated Multi-GB-Modell-Downloads (HF-Token/Lizenz); hier wurde nur das prüfbare Code-/Konfigurationsartefakt getestet.

Getestet am: 2026-07-12 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installation

git clone https://github.com/Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
cd AI-Research-SKILLs
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -r 01-model-architecture/litgpt ~/.claude/skills/implementing-llms-litgpt

Befehle & Beispiel-Prompts

  • /implementing-llms-litgptImplementiert und fine-tuned LLMs mit LitGPTs klaren Single-File-Architekturen.

Skills reagieren auf normale Anfragen — keine Slash-Befehle nötig. Nach der Installation aktivieren Prompts wie diese den Skill (auf Englisch):

  • Fine-tune Llama with LoRA using LitGPT
  • Implement a Qwen model with LitGPT for study
  • Set up QLoRA fine-tuning with LitGPT