
Claude Code
com o Claudinho
O Claude no terminal: o que o Vagner usa nos vídeos.
O Claude escreve e ajusta o arquivo de configuração do Axolotl pra treinar um modelo aberto com os seus dados, de uma placa de vídeo a várias máquinas.
por FirecrawlPublicada pela própria empresa
Atualizada no GitHub em 6 de fevereiro de 2026. Dados conferidos em 26 de outubro de 2026, no GitHub.
O Axolotl treina modelos de IA abertos a partir de um arquivo YAML: você descreve modelo, dados e método, e ele roda. A skill é a documentação oficial empacotada pro Claude consultar, com padrões prontos e referências de API, formatos de dataset e configuração.
Ela cobre mais de 100 modelos, LoRA e QLoRA, ajuste por preferência e por reforço (DPO, KTO, ORPO, GRPO), modelos de visão e treino quantizado. Nos formatos de dados, explica conversa com chat template, instrução, pré-treino e texto sem template.
Pra treino grande, mostra FSDP, DeepSpeed, várias máquinas, paralelismo de contexto e o teste de NCCL que acha gargalo entre placas. Também ensina a juntar o LoRA no modelo e salvar comprimido, com uns 40% menos disco e compatível com o vLLM.
Expert guidance for fine-tuning LLMs with Axolotl - YAML configs, 100+ models, LoRA/QLoRA, DPO/KTO/ORPO/GRPO, multimodal support…
Gen Agent Trust Hub, Socket e Snyk leem o código da skill atrás de comando perigoso, dado vazando e instrução escondida. Alerta não é reprovação: quer dizer que vale ler o que a skill faz antes de instalar.
Toca em Levar, aqui nesta página, e deixa seu nome, e-mail e WhatsApp (é uma vez só). Aparece uma frase pronta: cola ela no Claude Code, que ele mesmo instala a Axolotl, e a skill passa a valer na próxima conversa. A mesma frase serve no Codex. Se preferir fazer na mão, o passo a passo está em como instalar skills no Claude Code.
De Python com axolotl, torch, transformers, datasets, peft, accelerate e deepspeed, e de placa de vídeo com memória pro modelo que você vai treinar, na sua máquina ou alugada na nuvem. A documentação também cobre rodar no Modal.
Roda: é documentação e configuração em YAML e Python, que qualquer agente que lê arquivos e executa comandos consegue usar.
As duas treinam modelos abertos. O Axolotl é guiado por arquivo YAML e a documentação dele dá bastante espaço a treino em várias placas e várias máquinas, com FSDP e DeepSpeed; o Unsloth promete treino de 2 a 5 vezes mais rápido gastando menos memória.
1x axolotlR$ 0,00
TotalR$ 0,00
Levar precisa do JavaScript ligado. O código da skill está no GitHub: github.com/firecrawl/ai-research-skills
Comparativo entre Claude Opus 5.5, Sonnet 5.5, Haiku 5.5 e Fable 5.1: diferenças de raciocínio, gasto da janela de 5 horas, planos e como trocar no /model.