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搜索微调，共找到 36 条记录

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Axolotl大模型微调助手

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为 Axolotl 提供大模型微调指导，涵盖 YAML 配置、LoRA/QLoRA、DPO 等优化策略及多模态支持，适用于开发、调试和查阅文档。

Axolotl大模型微调助手

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为 Axolotl 提供大模型微调指导，涵盖 YAML 配置、LoRA/QLoRA、DPO 等优化策略及多模态支持，适用于开发、调试和查阅文档。

BLIP-2 视觉语言框架

blip-2-vision-language

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

该框架将冻结的图像编码器与大语言模型连接，适用于图像描述、视觉问答、检索与多模态对话，在无需微调的条件下实现零样本推理，并仅训练轻量 Q-Former。

CLIP 视觉语言工具

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

CLIP 借助预训练对比模型，在零样本图像分类、语义匹配、图像搜索和内容审核等视觉语言场景中无需微调即可部署。

LLM微调专家指南

fine-tuning-expert

Jeffallan/claude-skills

指导模型工程师完成数据准备、LoRA/QLoRA 适配器配置、训练监控、评估指标收集以及 Adapter 合并部署等 LLM 微调与量化的关键流程。

GPTQ LLM 量化指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

GPTQ 提供后训练 4 位量化，可在 RTX 4090/3090 等消费级 GPU 上将大模型压缩至 1/4 内存并加速推理，同时维持低于 2% 的困惑度损失，适合部署和 QLoRA 微调。

GRPO强化学习微调

grpo-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供基于TRL的GRPO/RLHF训练实战经验，包含数据集预处理、奖励函数设计与结构化输出指导，适合需多目标对齐且缺乏偏好对的数据场景。

半二次量化方案

hqq-quantization

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供无需校准数据即可将大模型权重量化至1位的流程，兼容 vLLM 与 HuggingFace，支持多种后端和 LoRA/PEFT 微调，适合快速部署与实验极限量化。

大型语言模型（LLM）实现与训练

implementing-llms-litgpt

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

LitGPT提供了一个用于实现和训练超过20种前沿大型语言模型（如Llama, Gemma, Mistral）的工具。它支持完整的微调（Fine-tuning）、高效的LoRA适配以及从零开始的预训练流程。适用于需要清晰模型结构、学术理解或生产级部署的开发者。

LLaMA 工厂指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供 llama-factory 的全面指南，通过 WebUI 无代码方式帮助微调大模型，涵盖 QLoRA/LoRA 量化、多模态和 HuggingFace 生态下的常见模型及调试技巧。

Mistral AI 自动化工作流

mistral-ai-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Composio MCP 集成，自动化 Mistral AI 的文件上传、批处理、OCR、RAG 文档库管理以及微调任务跟踪，适合跨应用管道和智能代理预处理数据。

高级大模型融合技术指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

本技能详细介绍了多种高级模型融合技术，旨在将多个微调模型（如数学、编程、聊天能力）进行高效组合，从而创建出具备多领域专业知识的定制模型。无需进行耗时费力的再训练，即可通过线性合并、SLERP、任务算术等方法，大幅提升模型的性能和应用能力。

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