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极简GPT模型训练与学习系统

nanogpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
467
nanoGPT是一个极简主义的GPT模型实现，专为教育和学习设计。它以简洁、可修改的代码复刻了GPT-2的核心架构，使用户能够从零开始理解整个Transformer流程。该框架支持完整的工作流，包括数据准备、模型训练和文本生成，非常适合学习NLP和深度学习原理的学生和研究人员。
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深度学习模型优化

optimizing-deep-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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PyTorch闪电：高级训练框架

pytorch-lightning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
97
PyTorch Lightning是基于PyTorch的高级训练框架，旨在大幅简化深度学习模型的训练流程。它自动处理设备管理、分布式训练（DDP/FSDP/DeepSpeed）、混合精度等复杂环节，让用户可以专注于模型本身，轻松实现从本地设备到超级计算机的无缝扩展，提供简洁且具备最佳实践的训练环境。
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SLIME 强化训练框架

slime-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
380
为 GLM 系列大模型提供基于 Megatron-LM 与 SGLang 的后训练强化学习指导，包含 GRPO rollout、灵活数据缓冲与异步/多轮训练流程，适用于研究及产研部署。
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AI语言辅导与发音评估

speak-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能展示了使用Speak API构建AI语言辅导系统。用户可在系统中进行多语言对话练习，系统能够实时评估发音（支持到音素级别），并生成包含语法、词汇和综合评分的详细学习报告。适用于开发语言学习工具和进行API集成测试。
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配置Speak语言学习API

speak-install-auth
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本指南详细指导如何配置Speak语言学习平台的集成环境。涵盖了SDK安装、API凭证设置，以及建立连接所需的步骤。适用于开发需要实时语音识别、发音反馈和多语言AI辅导功能的应用程序。
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PyTorch原生智能体RL训练框架

torchforge-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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torchforge是Meta推出的用于智能体强化学习（RL）的PyTorch原生框架。它将核心的RL算法与复杂的分布式基础设施进行了彻底分离。用户可以专注于算法的快速实验和开发，无需担心底层分布式训练、权重同步等复杂问题，支持从单卡到大规模集群的扩展训练。
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Torchscript 导出器

torchscript-exporter
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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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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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GPU实例管理与机器学习工作流

vastai-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个完整的GPU计算资源工作流。它帮助用户在Vast.ai上执行端到端的工作流：从根据规格和价格搜索最佳GPU资源，到创建实例，执行复杂的模型训练或推理任务，收集模型成果，并最重要的是销毁实例以停止计费。适用于AI模型训练和计算任务。
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