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搜索 Accelerate ，共找到 8 条记录

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数据集加载器创建者

dataset-loader-creator

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化提供数据集加载器构建指导，涵盖数据准备、训练与调参，配合行业规范校验与可部署代码，加速机器学习训练流程。

OpenRLHF训练套件

openrlhf-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

一个基于Ray和vLLM的高性能RLHF训练框架，兼容PPO、GRPO、RLOO、DPO，借助ZeRO-3与分布式架构在多GPU集群上加速7B-70B+大模型的策略与奖励优化流程。

Unsloth 快速微调指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Unsloth 技能提供快速微调指导，涵盖 LoRA/QLoRA、内存优化、接口实用和调试建议，帮助开发者高效构建定制模型。

自动化假设发现流程

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

Hypogenic 结合文献与数据，利用大模型自动生成与检验假设，适用于欺骗检测、内容识别、精神健康等经验研究，加速科研发现。

本地大型语言模型评估工具

hugging-face-community-evals

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能用于在本地硬件上运行Hugging Face Hub模型的综合评估。它支持多种评估框架，包括`inspect-ai`和`lighteval`，并提供灵活的后端选择（如`vllm`, Transformers, 或`accelerate`），以优化性能和兼容性。适用于本地GPU基准测试、烟雾测试和后端选择，但不负责远程任务调度或结果发布。

Hugging Face社区评估

hugging-face-community-evals

sickn33/agentic-awesome-skills

使用inspect-ai和lighteval在本地硬件上对Hugging Face Hub模型进行评估。支持后端选择、本地GPU评估，并在vLLM、Transformers和accelerate之间进行选择。

Hugging Face 本地模型评估

huggingface-community-evals

sickn33/agentic-awesome-skills

本技能指导用户在本地硬件上对 Hugging Face Hub 模型进行评估。涵盖使用 inspect-ai 和 lighteval 框架配合本地推理后端（如 vllm、Transformers 或 accelerate）。包括任务选择、烟雾测试及不同模型规模的硬件建议。不包含远程编排或发布结果到社区工作流。

TRL 模型微调训练

sickn33/agentic-awesome-skills

使用 Hugging Face TRL 库通过命令行训练与微调 Transformer 语言模型，支持 SFT、DPO、GRPO、RLOO、KTO 及奖励模型训练，并可用 LoRA、YAML 配置和 Accelerate 多卡分布式训练。

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