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Axolotl 微调指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

引导开发者使用 Axolotl 对大型模型进行微调，包含 YAML 配置示例、LoRA/QLoRA 与 DPO/KTO/ORPO/GRPO 流程、FSDP 参数建议、压缩检查点与调试技巧，适用于多模态训练场景。

Axolotl 微调指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

引导开发者使用 Axolotl 对大型模型进行微调，包含 YAML 配置示例、LoRA/QLoRA 与 DPO/KTO/ORPO/GRPO 流程、FSDP 参数建议、压缩检查点与调试技巧，适用于多模态训练场景。

Azure 机器学习 Python SDK

sickn33/antigravity-awesome-skills

面向 Python 的 Azure 机器学习 SDK，可通过 MLClient 管理工作区、数据、模型、计算、作业、环境及流水线，支持配置读取、身份验证和实践建议，适合构建可复现的 ML 流水线。

Azure 机器学习 Python SDK

sickn33/antigravity-awesome-skills

面向 Python 的 Azure 机器学习 SDK，可通过 MLClient 管理工作区、数据、模型、计算、作业、环境及流水线，支持配置读取、身份验证和实践建议，适合构建可复现的 ML 流水线。

神经网络构建器

building-neural-networks

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过 neural-network-builder 插件让 Claude 自动配置或修改神经网络架构，明确层、激活函数和训练参数，适合构建 CNN、RNN、Transformer 等模型。

混淆矩阵生成器

confusion-matrix-generator

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

在机器学习训练场景中，自动响应混淆矩阵生成器相关请求，提供流程化指导、最佳实践校验及可直接使用的代码配置，帮助快速完成模型评估。

Cursor AI调试套件

cursor-debug-bundle

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

Cursor AI调试套件帮助定位错误建议或补全的根因，检查上下文和模型设置，利用开发工具/日志排查，并在调整配置、验证后记录过程以便后续参考。

Cursor 模型选择

cursor-model-selection

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

在 Cursor 中配置并选择 AI 模型，了解可用模型、按任务需求挑选、设定默认与会话模型，同时控制成本以获得最佳结果。

Cursor 规则配置

cursor-rules-config

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

通过设置项目根目录的 `.cursorrules` 文件，为 Cursor IDE 的 AI 设定风格、规则和上下文，实现统一的代码建议。

分布式训练配置

distributed-training-setup

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

提供分布式训练配置的自动化指导，涵盖逐步流程、生产级配置和输出校验，助力机器学习训练任务的规范实施。

Exa 企业 RBAC 配置

exa-enterprise-rbac

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为 Exa 企业版设置 SSO、接口密钥范围、网关权限校验、域名限制和使用监控，帮助团队精细控制对 Exa AI 搜索的访问。

LLM 微调专家指南

fine-tuning-expert

Jeffallan/claude-skills

面向大语言模型的实战微调流程，涵盖数据集准备、LoRA/QLoRA/PEFT 适配器配置、超参设置、训练监控、评估对比及量化部署等生产级步骤。

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