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搜索 模型训练 ，共找到 86 条记录
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Vast.ai GPU成本优化指南

vastai-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
191
本工具包旨在帮助用户优化Vast.ai上的GPU云资源使用成本。它提供了选择成本效益最高GPU型号、利用抢占式（Spot）实例以及设置自动销毁机制的完整指南。通过检测闲置计算资源和监控运行费用，确保AI模型训练和推理作业能够高效、经济地完成。
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机器学习训练数据安全管理

vastai-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
158
本指南提供了在云端GPU实例（如Vast.ai）上安全管理训练数据和模型工件的完整流程。它涵盖了数据传输（SCP、压缩、云存储）、AES-256加密实现、模型检查点到S3的持久化，以及实例销毁前的安全数据清理，确保了整个机器学习项目的合规性和数据完整性。
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wandb实验日志记录

wandb-experiment-logger
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
201
在机器学习训练中自动处理 wandb 实验日志任务，提供流程指导、最佳实践、代码配置示例及校验，确保数据准备、模型训练、超参调优与实验追踪一致。
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分子机器学习工具集

deepchem
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
229
DeepChem 是面向化学与生物的 Python 机器学习库，提供分子特征化、数据加载、拆分和模型训练能力，可快速用于属性、毒性、蛋白质或材料性质预测。
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硬件无关量子机器学习

pennylane
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
280
硬件无关的量子机器学习框架，支持量子电路自动微分、混合量子/经典模型训练与 PyTorch、JAX、TensorFlow 集成，并可在 IBM/Google/Rigetti/IonQ 等平台切换。
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Perplexity 智能搜索

perplexity-search
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
302
通过 LiteLLM 和 OpenRouter API 接入 Perplexity 模型，实时抓取带引用的网页信息，适合最新研究、文献检索、事实验证和特定领域查询，弥补模型训练数据之外的知识空白。
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医疗健康人工智能工具

pyhealth
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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PyHealth 提供面向临床的全流程 Python 工具，支持加载 MIMIC/eICU/OMOP 等医疗数据、处理 ICD/NDC/ATC 编码、训练 RETAIN/SafeDrug/Transformer 等深度模型，方便研发、评估与部署医疗 AI 解决方案。
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治疗数据共享平台

pytdc
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
402
提供面向治疗学的 AI 准备药物发现数据集（ADME、毒性、DTI、DDI、分子生成），包含标准化评估、scaffold 拆分与分子预测器，帮助科研人员训练、对比、优化疗法 ML 模型。
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稳定基线3：强化学习算法工具包

stable-baselines3
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库，用于提供生产级的强化学习算法实现（如PPO、SAC、DQN等）。它支持单智能体RL模型训练，提供创建自定义环境的能力，并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。
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预训练Transformer模型

transformers
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
151
用于处理NLP、计算机视觉、音频等多个领域的预训练Transformer模型。支持文本生成、分类、问答、摘要提取、图像检测等复杂任务，并提供模型微调和部署的完整流程，适用于构建专业级的AI应用。
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Hugging Face云端大型语言模型训练

hugging-face-model-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能指导用户利用Hugging Face的云基础设施，进行大型语言模型和视觉模型的专业微调与训练。支持使用TRL（SFT, DPO等）或Unsloth等前沿方法，无需本地GPU环境即可在云端完成复杂的训练任务，并支持将模型转换为GGUF格式进行本地部署。
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实验桥接工作流

experiment-bridge
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
480
该技能衔接实验计划与实际执行：读取实验计划，实现训练与评估代码，执行跨模型代码审查，自动部署到GPU环境并收集初始实验结果，为后续自动审阅流程准备好数据。
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