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Hugging Face上训练视觉模型
hugging-face-vision-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
483
本技能用于在Hugging Face Jobs上提供全流程的视觉模型训练和微调服务。支持目标检测、图像分类和语义分割等多种高级任务。用户无需本地GPU环境,只需准备数据集,即可利用云端GPU资源进行训练,并将最终模型自动持久化保存到Hugging Face Hub。
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交互式机器学习训练监控
training-check
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
476
该技能提供连续、结构化的深度学习模型训练指标监控。它能够从WandB和本地日志等源头分析数据,自动检测NaN值、发散、平台期或突变等关键异常。通过给出明确的决策(继续、等待或停止)和详细证据,确保计算资源只用于有效的训练过程。
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DeepChem 分子机器学习
deepchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
278
基于 Python 的分子机器学习库,提供多样分子特征化方法、MoleculeNet 基准数据集、图神经网络与预训练模型,适用于分子性质预测、ADMET 与毒性评估、药物发现和材料设计。
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分子特征化工具库
molfeat
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
364
统一的分子特征化 Python 库,集成 100 多种特征化器与预训练嵌入模型,可将 SMILES 或 RDKit 分子转换为适用于机器学习的数值特征,用于 QSAR 建模、虚拟筛选、相似性搜索和深度学习。
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PennyLane 量子机器学习框架
pennylane
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
156
硬件无关的量子机器学习框架,支持自动微分,可用于训练量子电路、构建量子-经典混合模型,并兼容 IBM、Google、Rigetti、IonQ 及本地模拟器。
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PyHealth 临床深度学习
pyhealth
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
168
使用 PyHealth 构建临床与医疗深度学习流水线:加载 EHR、生理信号与医学影像数据集,定义死亡率、再入院、用药推荐等任务,实例化模型并用 Trainer 训练评估,同时支持 ICD/ATC 等医疗编码映射。
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TorchDrug 分子图学习工作流
torchdrug
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
232
TorchDrug 是用于图学习的模块化 PyTorch 库,支持分子属性预测、分子生成和知识图谱推理等任务。提供数据集、模型和训练引擎,用于构建计算化学和生物学工作流。使用前需确保 PyTorch 1.8-2.0 及 Python 3.7-3.10 兼容性。
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Transformer 模型加载与微调
transformers
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
134
使用 Hugging Face Transformers 库加载 Hub 预训练模型,通过 Pipeline 快速推理、文本生成,并用 Trainer API 微调模型,覆盖自然语言处理、计算机视觉、音频与多模态任务。
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核心AI数据管理与合规
coreweave-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
148
用于在GPU云工作负载中管理大型数据集、模型权重和训练数据。它涵盖了数据生命周期管理的全流程,包括通过Kubernetes PVC安全导入、合规导出和数据验证。确保数据处理过程符合行业最佳实践、加密标准(AES-256)和数据安全合规要求。
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YOLO模型微调与部署
model-training
SharpAI/DeepCamera
465
该技能提供了一个完整的计算机视觉模型生命周期管理工具,支持从自定义数据集标注到模型部署的全流程。用户可以在该平台上使用Agent驱动的工作流,在自定义的COCO格式数据集上微调YOLO模型。它具备硬件感知训练能力,并能自动将模型导出为TensorRT、CoreML、OpenVINO等优化格式,最后可一键部署为活动的检测技能。
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大型语言模型微调与部署工作流
together-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
200
本工作流指导您完成大型语言模型(LLM)的完整生命周期管理。您可以上传训练数据,创建微调(Fine-tuning)任务,实时监控训练进度和指标,管理模型版本,最终将定制模型部署到具有自动扩展能力的生产端点。适用于需要高度定制化和生产级部署的AI场景。
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自主工件优化
arbor
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
257
该技能利用假设树优化技术,自主迭代改进代码、模型或工作流。通过开发/测试评估器防止过拟合,协调子代理在隔离环境中运行实验。适用于优化训练配方、智能体或数据管道,无需人工监督。
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