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PyTorch
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简化的分布式训练
huggingface-accelerate
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
490
HuggingFace Accelerate 通过四行代码将各种 PyTorch 脚本升级为支持 DDP、DeepSpeed、FSDP 与 Megatron 的分布式训练,自动处理设备调度、混合精度与配置交互,便于快速实验与跨硬件部署。
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闪电注意力优化器
optimizing-attention-flash
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
55
Flash Attention 优化器在训练或运行长序列 Transformer 时提供 2-4 倍加速和 10-20 倍内存削减,适用于缓解注意力显存瓶颈与推理延迟,支持 PyTorch 原生 SDPA、flash-attn 库、H100 FP8 及滑动窗口注意力等场景。
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PyTorch FSDP2 训练流程
pytorch-fsdp2
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
439
指导在训练脚本中正确引入 PyTorch FSDP2 fully_shard,使底层模块逐层分片、配置混合精度与 CPU 卸载、构建依赖 DTensor 的优化器,并依靠分布式检查点处理超过单卡显存或需要 DeviceMesh 分片的模型。
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PyTorch Lightning 训练框架
pytorch-lightning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
235
PyTorch Lightning 提供高层训练框架,内置分布式训练(DDP/FSDP/DeepSpeed)、回调、检查点、日志与设备管理,帮助你从笔记本到多节点集群轻松运行高质量模型训练。
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PyTorch Lightning 框架
pytorch-lightning
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
179
PyTorch Lightning 框架将 PyTorch 代码组织为 LightningModule/DataModule、Trainer、回调、日志与分布式策略,便于多 GPU/TPU 训练、实验记录和项目级别扩展。
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雅恩·勒昆深度学习技术
yann-lecun-tecnico
sickn33/antigravity-awesome-skills
66
本模块集合了雅恩·勒昆的深度学习技术,覆盖了从CNN基础原理到反向传播的核心理论,并深入探讨了先进的自监督学习(SSL)模型,如SimCLR、MAE和最前沿的JEPA架构。内容不仅有理论讲解,还提供了完整的PyTorch代码,适用于需要深入理解和实现复杂计算机视觉模型的高级开发者。
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OpenPI 微调与推理
fine-tuning-serving-openpi
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
78
涵盖 OpenPI pi0 系列模型(pi0、pi0-fast、pi0.5)在机器人操控任务上的微调与推理,提供从配置、数据映射、归一化统计到 JAX/PyTorch 训练、检查点转换以及 WebSocket 策略推理服务的完整流程,适用于 ALOHA、DROID、LIBERO 等评估场景。
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