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大型语言模型（LLM）实现与训练

implementing-llms-litgpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
252
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。
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学习率调度助手

learning-rate-scheduler
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
458
为机器学习训练中配置学习率调度器提供自动化指导，涵盖最佳实践、配置模式，以及 PyTorch、TensorFlow 和 Scikit-learn 的代码生成与验证。
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长上下文扩展技术

long-context
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
404
通过 RoPE、YaRN、ALiBi 和位置插值等技术扩展 transformer 的上下文窗口，便于处理 32k-128k+ 令牌长文档、延长预训练模型的上下文能力，并实现更高效的位置编码与外推策略。
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多智能体MLOps管道编排

machine-learning-ops-ml-pipeline
sickn33/antigravity-awesome-skills
485
本技能旨在指导设计和实现一个完整的、生产级别的机器学习（ML）管道。它采用多智能体编排工作流，系统地覆盖了ML整个生命周期：包括数据摄取、特征工程、模型训练、代码优化和生产部署（MLOps），确保系统具备高可重复性、可监控性和高扩展性。
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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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机器学习全生命周期流程管理

ml-pipeline-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
282
本技能提供完整的MLOps管道编排指南，覆盖机器学习的整个生命周期。它指导用户从数据摄取、特征工程、模型训练，到系统级的模型验证和部署自动化，确保构建出可复现、高可用、可监控的生产级机器学习系统。
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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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Modal 无服务器 GPU 平台

modal-serverless-gpu
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
226
Modal 无服务器 GPU 平台提供按秒计费的按需 GPU 访问，从 T4 到 H200，可快速部署模型 API、执行批处理作业并跳过基础设施运维，适合原型验证与推理训练任务。
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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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LLM模型剪枝实用指南

model-pruning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
437
通过 Wanda、SparseGPT 与 N:M 结构化剪枝，快速压缩大语言模型，提升稀疏度与推理速度，无需再训练即可部署在移动或边缘硬件。
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