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深度学习模型优化

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370
通过分析模型结构、数据与指标，自动选择优化器、调度学习率和正则化方法，生成优化后的代码并评估准确率、训练时间与资源消耗，适合需要提升性能与效率的深度学习模型。
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预测监控助手

prediction-monitor
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
240
预测监控助手自动处理机器学习部署中的监控任务，提供逐步指南、最佳实践、生产级代码配置和验证，确保服务与推理流程稳定可靠。
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Slime 强化学习训练框架

slime-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
214
使用 Slime（Megatron+SGLang）框架提供 LLM 强化学习后训练指引，涵盖 GLM、Qwen、Llama 等模型的数据缓冲、Rollout 管理与 Megatron-LM 集成，便于扩展式策略优化。
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Speak语言快速入门

speak-hello-world
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130
提供一个 Speak 集成示例，演示初始化客户端、创建课程、AI 教练互动与反馈，并说明常见的授权和依赖问题，适合用来验证环境或学习基础模式。
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Speak 认证安装指南

speak-install-auth
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指导安装 Speak 语言学习 SDK，配置 API 密钥与 App ID 并验证连接，快速完成新集成的身份认证准备工作。
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Speak SDK 最佳实践

speak-sdk-patterns
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190
提供面向 TypeScript 与 Python 的 Speak SDK 标准模式，涵盖发音评估、对话练习、批量处理与限流策略，帮助团队构建一致的语言学习能力。
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Speak安全实践指南

speak-security-basics
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226
指导开发者在语音学习应用中保护 Speak API 密钥、用户数据与音频，涵盖环境隔离、密钥轮换、Webhook 防护及隐私审计等要点。
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Torchforge 强化学习训练指南

torchforge-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
260
Torchforge RL Training 介绍了 Meta 的 PyTorch 原生强化学习框架 torchforge，强调算法与基础设施的隔离，便于用 GRPO/SFT 等损失做实验，并借助 Monarch、TorchTitan 和 vLLM 进行多卡大规模训练，同时提供配置与监控要点。
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Torchscript 导出器

torchscript-exporter
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在机器学习部署场景中提供 Torchscript 导出实战指导，自动响应相关请求，并产出符合行业规范的代码与配置，帮助构建可用模型部署链路。
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Torchserve 配置生成器

torchserve-config-generator
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自动生成 TorchServe 部署配置，提供模型服务、MLOps 流水线、推理与生产监控的实践指导，帮助保障机器学习部署的规范性与可靠性。
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超参数优化助手

tuning-hyperparameters
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373
帮助 Claude 自动通过网格、随机或贝叶斯搜索调整机器学习模型超参数，生成可执行的 Python 代码、执行验证并返回最优配置与模型指标，适合提升精度、召回等性能。
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verl 强化学习训练指南

verl-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
486
使用 verl 的 HybridFlow 框架，在数百亿参数模型上以 PPO、GRPO、DAPO 等算法进行 RLHF 后训练，支持多种训练后端、带工具的多轮 rollout 及评估。
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