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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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凤凰AI可观测平台
phoenix-observability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
264
Phoenix 是开源AI可观测平台,可用于追踪、评估和监控大语言模型应用,支持实验对比、数据集回归测试与实时生产监控,帮助工程团队自托管排查与优化。
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PyTorch模型因果干预
pyvene-interventions
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
473
pyvene是一个用于在PyTorch模型上执行因果干预的声明式框架。它支持激活打补丁、因果追踪(ROME风格)和交替干预训练等高级实验。适用于需要测试模型因果假设、深入理解模型组件工作机制或确保可复现性的AI研究场景。
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实验追踪配置助手
setting-up-experiment-tracking
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
325
自动化配置 MLflow 或 W&B 的实验追踪,设置环境、启动服务,并提供记录参数、指标与产物的代码示例,保持模型训练可复现且便于对比。
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Tensorboard 可视化助手
tensorboard-visualizer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
113
在提到 tensorboard 可视化时自动激活,指导模型训练中的数据准备、调参和实验追踪,提供规范化配置与标准校验,确保可视化流程可用于生产。
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模型版本追踪
tracking-model-versions
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
127
通过model-versioning-tracker插件帮助Claude自动管理AI/ML模型版本、记录性能、跟踪谱系并实现版本检索,适用于需要模型注册或部署支持的场景。
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变换器机制可解释性分析
transformer-lens-interpretability
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
441
这是一个用于大型语言模型的机制可解释性研究库。它允许用户通过HookPoints和激活缓存来深入检查和操作Transformer模型的内部机制,例如注意力模式、残差流和MLP输出。该工具对于逆向工程模型算法、执行因果追踪和分析模型内部电路至关重要。
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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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W&B实验追踪管理
weights-and-biases
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
242
W&B 为 PyTorch、TensorFlow、HuggingFace 等模型提供自动记录、实时可视化、超参搜索、模型注册与协作空间,帮团队统一管理实验、工件与版本线索。
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arXiv论文检索工具
arxiv-database
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
356
利用 arXiv Atom API 检索预印本,支持关键词/作者/类别/ID 查询、筛选、PDF 下载,并返回结构化 JSON,便于 AI/ML 文献收集与追踪。
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