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Estrutura de Comandos

O AITraining CLI segue um padrão consistente para todos os comandos.

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Sintaxe Básica

aitraining <command> [options]

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Comandos Disponíveis

ComandoDescrição
llmTreinar modelos de linguagem grandes (LLMs)
chatIniciar interface de chat para inferência
apiIniciar servidor de API de treinamento
text-classificationTreinar modelos de classificação de texto
text-regressionTreinar modelos de regressão de texto
image-classificationTreinar modelos de classificação de imagem
image-regressionTreinar modelos de regressão de imagem
token-classificationTreinar classificação NER/token
seq2seqTreinar modelos sequência-para-sequência
tabularTreinar modelos de dados tabulares
sentence-transformersTreinar modelos de embedding de sentenças
object-detectionTreinar modelos de detecção de objetos
vlmTreinar modelos visão-linguagem
extractive-qaTreinar modelos de QA extrativa
toolsFerramentas utilitárias: merge-llm-adapter, convert_to_kohya
setupConfiguração inicial
spacerunnerExecutar treinamento no Hugging Face Spaces
Requisitos do SpaceRunner: O comando spacerunner requer que --project-name, --script-path, --username, --token e --backend sejam especificados.

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Obter Ajuda

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Ajuda Geral

aitraining --help

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Ajuda Específica de Comando

aitraining llm --help

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Ajuda Específica de Trainer

Para treinamento LLM, veja os parâmetros de um trainer específico: 
aitraining llm --trainer sft --help
aitraining llm --trainer dpo --help
aitraining llm --trainer orpo --help
aitraining llm --trainer ppo --help
Ou use o modo de visualização: 
aitraining llm --preview-trainer dpo --help

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Opções Globais

Essas opções são verdadeiramente globais (funcionam no nível superior):
OpçãoDescrição
--help, -hMostrar mensagem de ajuda
--version, -vMostrar versão
--configCarregar de arquivo de configuração YAML
A opção --backend está disponível na maioria dos comandos de treinamento, mas é registrada por comando, não globalmente. Veja Opções Globais para detalhes sobre backends.

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Uso de Arquivo de Configuração

Em vez de argumentos de linha de comando, use uma configuração YAML: 
aitraining --config training_config.yaml

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Exemplos

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Treinamento LLM Básico

aitraining llm --train \
  --model google/gemma-3-270m \
  --data-path ./data \
  --project-name my-model \
  --trainer sft

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Com LoRA

aitraining llm --train \
  --model meta-llama/Llama-3.2-1B \
  --data-path ./data \
  --project-name my-lora-model \
  --peft \
  --lora-r 16 \
  --lora-alpha 32

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Classificação de Texto

aitraining text-classification \
  --model bert-base-uncased \
  --data-path ./reviews.csv \
  --text-column text \
  --target-column label \
  --project-name sentiment-model

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Modo Interativo

Execute sem argumentos para iniciar o assistente interativo: 
aitraining
Ou explicitamente: 
aitraining llm --interactive

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Próximos Passos

Treinamento LLM

Guia completo para treinar LLMs

Configurações YAML

Usando arquivos de configuração