Package · Platform
jw-finetune
Tu modelo, tus datos
Diseñado como plataforma local — cada usuario entrena su propio modelo con sus propias publicaciones legalmente obtenidas. Los pesos nunca se distribuyen desde este repositorio. Pipeline completo de 5 fases que reutiliza los parsers y chunker de jw-core para extraer Q&A reales o sintetizados.
Features
What it does, in detail.
Extracción
JWPUB descifrado · EPUB · Atalaya study questions · workbooks · study notes · objections · topics · library backup. Q&A reales extraídos cuando aplique (preset synth_provider=None), sintéticos cuando no.
Recetas y CLI
11 comandos: data, recipes, train, eval, export, monitor, mcp, studio, doctor, diff, progress. 3 presets out-of-the-box optimizados para Apple Silicon, NVIDIA y CPU.
Stack Unsloth
chat-template · train-responses-only · rsLoRA · multi-quant (Q4_K_M, Q5_K_M, Q8_0) · model-cache · GRPO/RL agents opcional.
Observabilidad
WebSocket monitor para training en vivo · Textual TUI (jw-finetune tui-wizard, tui-monitor) · Studio web UI para review de datasets · sample diff entre runs.
Composición agéntica
El modelo finetuned se integra con jw-agents vía agent_pipeline: enricher procedural primero (jw-core/jw-rag) + fine-tuned después. Lo mejor de ambos.
In practice
Four lines.
Verifiable result.
Pipeline mínimo: dataset → entrenamiento → export.
# 1. Extraer dataset desde tus JWPUBs
jw-finetune data extract \
--source ./mis-jwpub \
--preset apple-silicon
# 2. Entrenar
jw-finetune train \
--recipe lora-q4 \
--dataset ./datasets/extracted
# 3. Evaluar
jw-finetune eval \
--model ./runs/latest \
--suite parse_reference,embed-sim
# 4. Exportar GGUF
jw-finetune export gguf \
--quant Q4_K_M --quant Q5_K_MPublic API
What the module exports.
Resumen de los símbolos principales. La exhaustive reference covers each one with signature, parameters, and examples.
- 11 CLI commands · 5 fases
- Extractors: jwpub · epub · watchtower · workbook · ...
- Recipes: lora-q4 · lora-q5 · qlora · grpo
- Exports: GGUF · MLX · HF Hub
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