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搜索 微调 ，共找到 43 条记录
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Together AI性能调优指南

together-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
299
本技能提供关于使用Together AI平台进行性能调优、推理和模型微调的综合指南。它支持与Together AI的OpenAI兼容API工作，涵盖模型部署、使用多种开源模型（如Llama, Mixtral）以及实现高效、低成本的批量推理最佳实践。
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生产级AI模型部署架构

together-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
333
这是一套用于构建可扩展、高可用、成本高效的AI服务层的参考架构。它涵盖了完整的AI生命周期管理，包括智能模型路由（实现成本与性能的权衡）、响应缓存、异步批量处理和模型微调管线管理。适用于需要跨多个开源模型提供高可用性的企业级应用。
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Together AI SDK开发模式

together-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
376
本技能包提供了使用Together AI API的生产级开发模式。它包括单例客户端管理、带重试逻辑的错误封装和请求构建器，用于处理所有LLM推理任务。内容涵盖了OpenAI兼容API的使用，确保开发者能够构建稳定、高性能的AI应用，并支持聊天、嵌入和微调等多种场景。
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Together AI迁移与API指南

together-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
171
本指南旨在为使用Together AI平台的开发者提供全面的API迁移和升级策略。内容详细覆盖了模型ID弃用、微调/聊天补全的API模式变更，帮助用户确保其应用程序在推理和模型部署过程中保持高可用性和兼容性。
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Together AI Webhook事件处理器

together-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
215
本工具用于处理来自Together AI的异步Webhook事件。它允许开发者构建健壮的、事件驱动的机器学习（ML）工作流。通过订阅这些Webhook（例如微调完成、批处理结果、模型弃用），可以避免频繁轮询API状态，从而实现高效的自动化ML部署和监控。
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人工智能计划审查

caio-review
alirezarezvani/claude-skills
194
该技能由首席AI官对任何涉及AI的计划进行严格质询，涵盖六个关键问题：评估数据集、幻觉率SLO、欧盟AI法案风险分级、API/微调/自建选型、成本经济学以及人才招聘前置条件。适用于AI功能上线、供应商签约、欧盟发布及AI团队扩张等决策场景。
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训练和微调句子嵌入模型

train-sentence-transformers
sickn33/antigravity-awesome-skills
303
本技能提供了一套用于训练和微调先进的句子嵌入模型（Sentence-Transformers）的指南。它帮助用户根据任务需求（如信息检索、相似度匹配、聚类或重排序）选择合适的模型架构，包括Bi-Encoder、CrossEncoder和SparseEncoder，是实现高级NLP功能的核心工具。
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使用TRL训练和微调大型语言模型

trl-training
sickn33/antigravity-awesome-skills
316
使用此技能，您可以使用TRL库对基础大型语言模型进行高级训练和微调。它支持包括SFT、DPO、GRPO等在内的多种前沿模型对齐和优化技术。适用于需要根据特定任务需求，利用偏好数据和奖励模型定制化模型的场景。
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大型语言模型配置与微调

llm-config
ruvnet/ruflo
169
用于配置本地部署的大型语言模型（LLM）推理环境。支持通过MicroLoRA进行任务特定的精调，或利用SONA实现实时、持续的微调适应。该功能指导用户完成从状态检查、配置生成到高级适应循环的完整流程。
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零样本生物医学实体抽取

running-zeroshot-ner
maziyarpanahi/openmed
239
零样本命名实体识别（NER）工具，可从临床或生物医学文本中提取自定义实体类型（如药物、症状），无需预设标签或进行模型微调。它利用GLiNER/GLiNER2模型，用户可以在运行时定义所需标签。通过构建模型索引和运行推理，适用于快速原型开发或标签结构不稳定的场景。
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机器学习训练工作流编排

ito-training
affaan-m/ECC
371
本技能负责编排复杂的机器学习训练工作流，用于专用的计算集群。它管理着从预训练、微调到强化学习等多个阶段，通过验证不可变的训练清单、最新的资源配额和多级确认门控机制。该技能是一个规范的作业提交接口，重点强调了执行前的安全、幂等性以及资源有效性验证。
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Waypoint 微生物组基础模型

waypoint-bio
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
159
使用 Outpost Bio 开源微生物组基础模型：通过 waypoint 命令行工具将 MetaPhlAn、Kraken2、QIIME 2 或 MGnify 丰度表转换为 waypoint 格式，对样本进行嵌入、微调 Waypoint 检查点、在 Compass 基准上评测，并基于 Atlas 语料预训练模型。
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