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Cómo ajustar modelos con tu agente de IA

Conecta Forefront a tu agente para empezar a entrenar versiones personalizadas de modelos base. Tu IA se encarga de la ejecución usando tus datos específicos.

Pregunta a la IA sobre esta página

Respuesta rápida

¿Cómo puedo ajustar modelos con mi agente de IA?

Indícale a tu agente que inicie un trabajo de entrenamiento y facilítale la ubicación de tu conjunto de datos. El agente utiliza el conector de Forefront para activar el proceso en el modelo base. Recibirás un ID de trabajo para seguir el progreso.

Resultados del entrenamiento

Qué sucede tras activar un trabajo.

Los resultados de tu solicitud de entrenamiento.

ACTIVO

Entrenamiento en curso

El agente inicia el trabajo y te entrega un ID de seguimiento. Puedes volver más tarde para ver si el modelo está listo.

LISTO

Nuevo modelo disponible

Una vez finalizado el trabajo, tu agente puede empezar a usar la versión ajustada para tareas específicas de inmediato.

FALLIDO

Informe de error

Si el conjunto de datos es incorrecto o el trabajo alcanza un límite, tu agente te explicará exactamente qué falló.

HUMANO

Limpieza de datos necesaria

Si el entrenamiento falla por datos erróneos, deberás corregir tus archivos manualmente antes de intentarlo de nuevo.

El flujo

Lo que hace tu IA al solicitar un entrenamiento.

El agente traduce tu solicitud en lenguaje natural a un comando de entrenamiento estructurado.

  1. Analizar conjunto de datos

    Tu agente revisa los datos que has proporcionado para asegurar que estén listos para el modelo.

    create_fine_tune

  2. Activar trabajo

    El agente envía el comando a la plataforma Forefront para iniciar el proceso de ajuste.

    create_fine_tune

  3. Monitorear estado

    El agente rastrea el trabajo para ver si está en ejecución, si tuvo éxito o si falló.

    create_fine_tune

  4. Confirmar finalización

    Tu agente te avisa cuando el nuevo modelo ya está disponible y listo para usarse.

    create_fine_tune

Pruébalo

Copia estos ejemplos para empezar.

Usa estos prompts para iniciar un trabajo de entrenamiento.

Puntos de partida

Sustituye el texto entre corchetes por tus rutas de archivos o nombres de modelos reales.

Forefront Connector

Todo listo. Elige tu cliente MCP y sigue las instrucciones de configuración.

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_9p3sy2z5j8vwdMtOomVYymmFfYsP4YghbaGI6v8C/mcp

Claude Desktop

Sigue los pasos siguientes para conectarte en segundos.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Forefront capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "forefront-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_9p3sy2z5j8vwdMtOomVYymmFfYsP4YghbaGI6v8C/mcp"
    }
  }
}
Copia en el chat04

  • Inicia un trabajo de ajuste en el modelo base usando mi conjunto de datos en [path/to/data.jsonl].

  • Ajusta el modelo usando los datos de entrenamiento que se encuentran en [folder_name].

  • Activa un nuevo trabajo de entrenamiento para [model_name] con mi conjunto de datos personalizado.

  • Ejecuta un trabajo de ajuste usando los datos de [link_to_dataset].

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Empieza aquí

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Solo tienes que vincular tu cuenta una vez. Tu inicio de sesión permanece cifrado y podrás entrenar modelos de inmediato a través de tu cliente de IA preferido.

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FAQ

Funcionamiento del proceso de entrenamiento

  • 01

    ¿Puede mi IA editar mis datos de entrenamiento?

    No. El agente solo puede usar los datos que le proporciones para activar el trabajo; no puede modificar tus archivos originales.

  • 02

    ¿Elige la IA los hiperparámetros?

    El agente utiliza los valores por defecto, a menos que le indiques explícitamente qué configuración usar en tu prompt.

  • 03

    ¿Puedo cancelar un trabajo mediante el chat?

    No. Si un trabajo ya está en curso, debes gestionarlo o detenerlo desde el panel de control de Forefront.

  • 04

    ¿Qué pasa si mi conjunto de datos es demasiado grande?

    El trabajo fallará si los datos exceden los límites de la plataforma, y el agente te informará del error.

  • 05

    ¿Usará la IA automáticamente el nuevo modelo?

    El agente puede usar el nuevo modelo, pero debes indicarle que cambie a la versión ajustada en tu siguiente prompt.

  • ¿Tienes más dudas sobre Forefront? La página del conector tiene las respuestas. Ver todo lo que puede hacer el conector de Forefront

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