# Llm Config

> Configura la inferencia local de RuVLLM con selección de modelo, fine-tuning MicroLoRA y adaptación SONA.

Fuente: https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/llm-config
Markdown: https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/llm-config.md

Repositorio: https://github.com/ruvnet/ruflo
Autor: ruvnet
Licencia: MIT
Actualizado: el mes pasado
Coste de contexto: 24 tok instalada, 438 tok al activarse, 438 tok con todos los archivos del bundle
Bundle: 1 archivo, 2 KB
Permisos que pide: mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__ruvllm_generate_config mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__ruvllm_status mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__ruvllm_microlora_create mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__ruvllm_microlora_adapt mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__ruvllm_sona_create mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__ruvllm_sona_adapt bash

## Instalación

Un skill son archivos markdown: los mismos archivos valen para cualquier agente y lo único que cambia es el directorio de destino, es decir la bandera `--agent`. Añade `-g` para instalarlo en todos los proyectos de la máquina.

```bash
# Claude Code
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill llm-config --agent claude-code
# Cursor
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill llm-config --agent cursor
# Codex
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill llm-config --agent codex
# Gemini CLI
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill llm-config --agent gemini
# Windsurf
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill llm-config --agent windsurf
# Cline
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill llm-config --agent cline
```

## Qué hace

- Configura RuVLLM para inferencia local y genera archivos de configuración según los parámetros del modelo
- Crea y adapta adaptadores MicroLoRA para fine-tuning específico de una tarea
- Crea y adapta SONA para ajustes neuronales en tiempo real (menos de 0.05ms)

## Cuándo usarla

- Necesitas configurar inferencia LLM local
- Quieres crear adaptadores MicroLoRA de dominio específico o SONA para adaptación continua por feedback

## Qué la activa

- "Configura RuVLLM para inferencia local"
- "Crea un adaptador MicroLoRA para esta tarea"

## Archivos

- SKILL.md — 2 KB

## SKILL.md

Reproducido tal cual desde ruvnet/ruflo bajo MIT. Esta sección es el documento original y está en inglés.

# LLM Configuration

Configure RuVLLM for local inference and fine-tuning.

## When to use

When you need to configure local LLM inference, create MicroLoRA adapters for task-specific fine-tuning, or set up SONA for real-time adaptation.

## Steps

1. **Check status** — call `mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__ruvllm_status` to see current model and adapter state
2. **Generate config** — call `mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__ruvllm_generate_config` with model parameters
3. **Create MicroLoRA** — call `mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__ruvllm_microlora_create` for task-specific adapters
4. **Adapt MicroLoRA** — call `mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__ruvllm_microlora_adapt` with training data
5. **Create SONA** — call `mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__ruvllm_sona_create` for real-time neural adaptation
6. **Adapt SONA** — call `mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__ruvllm_sona_adapt` with feedback signals

## MicroLoRA vs SONA

| Feature | MicroLoRA | SONA |
|---------|-----------|------|
| Speed | Minutes to train | <0.05ms adaptation |
| Scope | Task-specific fine-tuning | Real-time micro-adjustments |
| Persistence | Saved as adapter weights | Session-scoped |
| Use case | Specialized domain tasks | Continuous feedback loops |

## Dónde encaja

- Categoría: [Herramientas para desarrolladores](https://skillsagentes.com/categorias/herramientas-desarrollo.md) — Skills que cambian cómo tu agente escribe, revisa y despliega código.
- Creador: [ruvnet](https://skillsagentes.com/creators/ruvnet.md) — 275 skills en el directorio
- [Todas las skills](https://skillsagentes.com/skills.md)
- [Ranking de instalaciones](https://skillsagentes.com/ranking.md)

## Otras skills del mismo repositorio

- [Harness Gepa](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/harness-gepa.md): Inspecciona y audita genomas GEPA: carga y valida un genoma, renderiza el system prompt que compila, o clasifica los modos de fallo de una transcripción de ejecución.
- [Deepseek Reason](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/deepseek-reason.md): Completion en modo razonamiento contra deepseek-reasoner (R1) de DeepSeek. Devuelve el chain-of-thought por separado de la respuesta final. Lee DEEPSEEK_API_KEY y degrada si falta o la API no responde.
- [Deepseek Chat](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/deepseek-chat.md): Completion de un solo turno contra el modelo deepseek-chat de DeepSeek vía /v1/chat/completions. Lee DEEPSEEK_API_KEY y degrada con status:degraded si falta o la API no responde. Para tareas sin razonamiento.
- [Adr Index](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/adr-index.md): Construye o reconstruye el índice de ADRs y su grafo de dependencias ejecutando scripts/import.mjs, en vez de cientos de llamadas MCP.
- [Agntcy Status](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/agntcy-status.md): Muestra el estado de la integración AGNTCY/SLIM/CASA: si los paquetes están instalados, qué transporte está activo y si el enforcement de CASA está habilitado.

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