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托管的 Hugging Face 作业

hugging-face-jobs
sickn33/antigravity-awesome-skills
485
在 Hugging Face Jobs 上运行 Python 作业，使用托管的 CPU/GPU/TPU、密钥与 Hub 持久化，无需本地环境，便于数据处理、批量推理、实验跑测、定时自动化与模型训练。
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Llama.cpp CPU 推理

llama-cpp
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
418
使用 llama.cpp 可在 CPU、Apple Silicon 以及 AMD/Intel GPU 等非 NVIDIA 环境上本地运行 LLM 推理，适合边缘设备和 CUDA 不可用的场景，通过 GGUF 量化实现更低内存与更快速度。
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模型融合技巧

model-merging
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
160
使用 Mergekit 在 CPU 上通过 SLERP、TIES、DARE、任务算术或线性方法融合多个微调模型，快速试验组合、保留多领域能力并提升指标表现，无需重新训练即可部署。
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极简GPT训练指南

nanogpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
400
NanoGPT 是一个约三百行的 PyTorch GPT-2 教学实现，可在 CPU 或多卡上训练莎士比亚或 OpenWebText，便于理解架构、微调预训练模型或自定义数据集。
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Ray 数据处理框架

ray-data
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
416
Ray Data 提供可伸缩的分布式数据处理，支持 CPU/GPU 流式执行，兼容 Ray Train、PyTorch、TensorFlow，轻松加载 Parquet/CSV/JSON/图片，用于跨节点的大规模预处理、ETL 或批量推理流程。
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1
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