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LitGPT 大模型流水线
implementing-llms-litgpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
143
LitGPT 提供 20+ 预训练大模型的单文件实现与完整训练流程,便于教学理解、LoRA/QLoRA 微调以及 Lightning AI 上的生产级训练。
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企业级 Miles 强化学习
miles-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
258
提供 miles 框架下大规模 MoE 模型的强化学习训练指导,涵盖 FP8/INT4 低精度训练、训练推理对齐、推测式 RL 提速策略以及面向企业级部署的稳定性实践。
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混合精度训练助手
mixed-precision-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
316
自动化提供混合精度机器学习训练指导,涵盖数据准备、模型训练、超参调优与实验追踪,生成可用代码与配置并进行校验。
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Mlflow 追踪配置
mlflow-tracking-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
173
自动化协助配置 mlflow 实验追踪,提供最佳实践、生成配置与代码、并校验输出,支持训练流程的数据准备与模型调优。
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模型检查点管理器
model-checkpoint-manager
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
441
为机器学习训练流程提供模型检查点管理的自动化指导,涵盖实践建议、代码示例与校验,助力实验稳定可复现。
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模型评估指标助手
model-evaluation-metrics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
227
自动提供模型评估指标的指导,涵盖实践、代码和验证规范,针对提及模型评估指标时自动激活的训练辅助。
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模型可解释性工具
model-explainability-tool
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
121
在机器学习训练过程中,自动响应模型可解释性工具相关请求,提供分步实践、代码配置与验证建议,助力数据准备、调参和实验追踪等任务。
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模型融合技巧
model-merging
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
137
使用 Mergekit 在 CPU 上通过 SLERP、TIES、DARE、任务算术或线性方法融合多个微调模型,快速试验组合、保留多领域能力并提升指标表现,无需重新训练即可部署。
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MoE专家混合训练指南
moe-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
319
使用DeepSpeed或HuggingFace训练MoE专家模型,适用于Mixtral 8x7B等稀疏架构,涵盖路由、负载均衡与高效扩展,节省有限算力。
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极简GPT训练指南
nanogpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
239
NanoGPT 是一个约三百行的 PyTorch GPT-2 教学实现,可在 CPU 或多卡上训练莎士比亚或 OpenWebText,便于理解架构、微调预训练模型或自定义数据集。
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OpenRLHF高性能训练
openrlhf-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
344
OpenRLHF 是基于 Ray 与 vLLM 的高性能 RLHF 框架,通过 ZeRO-3 与 GPU 资源共享加速 PPO、GRPO、RLOO 和 DPO 等算法的 7B-70B+ 大模型分布式训练。
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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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