• ACTIVE
  • READY
  • FAILED
  • HUMAN

Ajuster des modèles avec votre agent IA via Forefront

Connectez Forefront à votre agent pour entraîner des versions personnalisées de modèles de base. Votre IA gère l'exécution en utilisant vos données spécifiques.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Comment ajuster des modèles avec mon agent IA ?

Demandez simplement à votre agent de lancer un entraînement et indiquez-lui l'emplacement de votre jeu de données. L'agent utilise le connecteur Forefront pour déclencher le processus sur le modèle de base. Vous recevrez un ID de tâche pour suivre l'avancement.

Résultats de l'entraînement

Ce qui se passe après le lancement.

Les résultats de votre demande d'entraînement.

ACTIVE

Entraînement en cours

L'agent lance la tâche et vous fournit un ID de suivi. Vous pourrez vérifier plus tard si le modèle est prêt.

READY

Nouveau modèle disponible

Une fois l'entraînement terminé, votre agent peut immédiatement utiliser la version ajustée pour vos tâches spécifiques.

FAILED

Rapport d'erreur

Si le jeu de données est invalide ou si une limite est atteinte, votre agent vous expliquera précisément l'erreur.

HUMAN

Nettoyage de données requis

Si l'entraînement échoue à cause de données erronées, vous devrez corriger vos fichiers manuellement avant de réessayer.

Le flux

Ce que fait votre IA lors d'une demande d'entraînement.

L'agent traduit votre demande en langage naturel en une commande d'entraînement structurée.

  1. Analyser le jeu de données

    Votre agent examine les données fournies pour s'assurer qu'elles sont prêtes pour le modèle.

    create_fine_tune

  2. Lancer la tâche

    L'agent envoie la commande à la plateforme Forefront pour démarrer le processus d'ajustement.

    create_fine_tune

  3. Suivre l'état

    L'agent surveille la tâche pour savoir si elle est en cours, réussie ou échouée.

    create_fine_tune

  4. Confirmer la fin

    Votre agent vous prévient dès que le nouveau modèle est opérationnel et prêt à l'emploi.

    create_fine_tune

Essayez

Copiez ces exemples pour commencer.

Utilisez ces prompts pour lancer un entraînement.

Points de départ

Remplacez le texte entre crochets par vos propres chemins de fichiers ou noms de modèles.

Forefront Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_9p3sy2z5j8vwdMtOomVYymmFfYsP4YghbaGI6v8C/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  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.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "forefront-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_9p3sy2z5j8vwdMtOomVYymmFfYsP4YghbaGI6v8C/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

  • Lance un entraînement sur le modèle de base en utilisant mon jeu de données situé à [path/to/data.jsonl].

  • Ajuste le modèle en utilisant les données d'entraînement présentes dans [folder_name].

  • Déclenche un nouvel entraînement pour [model_name] avec mon jeu de données personnalisé.

  • Exécute un entraînement en utilisant les données de [link_to_dataset].

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

Commencez ici

Connectez Forefront une fois, puis demandez.

Liez votre compte une seule fois. Vos identifiants restent cryptés et vous pouvez entraîner des modèles immédiatement via votre client IA habituel.

Connecter Forefront à votre IA

FAQ

Fonctionnement du processus d'entraînement

  • 01

    Mon IA peut-elle modifier mes données d'entraînement ?

    Non. L'agent utilise uniquement les données que vous fournissez pour lancer la tâche ; il ne peut pas modifier vos fichiers originaux.

  • 02

    L'IA choisit-elle les hyperparamètres ?

    L'agent utilise les paramètres par défaut, sauf si vous lui indiquez explicitement les réglages souhaités dans votre prompt.

  • 03

    Puis-je annuler une tâche via le chat ?

    Non. Si une tâche est déjà en cours, vous devez la gérer ou l'arrêter via le tableau de bord Forefront.

  • 04

    Que se passe-t-il si mon jeu de données est trop volumineux ?

    La tâche échouera si les données dépassent les limites de la plateforme, et l'agent vous signalera l'erreur.

  • 05

    L'IA utilisera-t-elle automatiquement le nouveau modèle ?

    L'agent peut utiliser le nouveau modèle, mais vous devez lui demander de passer à la version ajustée lors de votre prochain prompt.

  • D'autres questions sur Forefront ? La page du connecteur y répond. Voir toutes les capacités du connecteur Forefront

Connectez Forefront à Claude, Cursor, ChatGPT et d'autres