How to go from your agent's traces to a fine-tuned model in one workflow
smithtune으로 Open SWE 리뷰 트레이스를 데이터셋으로 선별하고 Qwen을 미세조정해 기본 모델과 LangSmith 실험에서 비교하는 과정이다. 설명은 데이터 준비·학습·평가를 하나의 CLI 흐름으로 묶는다고 안내한다.
핵심 내용
- 설명은 데이터 준비·학습·평가를 하나의 CLI 흐름으로 묶는다고 안내한다.
따라 하기 순서
- 좋은 트레이스의 평가 기준을 만들고 자료를 선별한다.
- 데이터셋을 준비하고 유료 학습 전 계획을 검토한다.
- 학습 모델과 기본 모델을 비교해 배포 또는 반복을 결정한다.
나오는 도구
- smithtune
- LangSmith
- Qwen
- Fireworks
- Baseten
- 채널
- LangChain
- 분류
- 인공지능 · 트레이스 기반 미세조정
- 언어
- 영어
- 영상일
- 2026.09.24