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搜索 ML训练 ，共找到 37 条记录
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Vast.ai GPU计算工作流架构

vastai-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
482
本指南提供了在Vast.ai上运行复杂GPU计算工作流的生产级参考架构。它详细介绍了三层架构模式（编排器、GPU工作节点、存储），指导用户设计故障容错的ML/AI训练管线、作业队列和持久化检查点管理，确保系统的高可靠性与可扩展性。
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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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分子机器学习工具集

deepchem
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
229
DeepChem 是面向化学与生物的 Python 机器学习库，提供分子特征化、数据加载、拆分和模型训练能力，可快速用于属性、毒性、蛋白质或材料性质预测。
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硬件无关量子机器学习

pennylane
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
280
硬件无关的量子机器学习框架，支持量子电路自动微分、混合量子/经典模型训练与 PyTorch、JAX、TensorFlow 集成，并可在 IBM/Google/Rigetti/IonQ 等平台切换。
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治疗数据共享平台

pytdc
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
402
提供面向治疗学的 AI 准备药物发现数据集（ADME、毒性、DTI、DDI、分子生成），包含标准化评估、scaffold 拆分与分子预测器，帮助科研人员训练、对比、优化疗法 ML 模型。
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预训练Transformer模型

transformers
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
151
用于处理NLP、计算机视觉、音频等多个领域的预训练Transformer模型。支持文本生成、分类、问答、摘要提取、图像检测等复杂任务，并提供模型微调和部署的完整流程，适用于构建专业级的AI应用。
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运行多平台机器学习实验

run-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
184
这是一个全流程的ML实验部署和运行自动化工具。它可以智能检测目标环境（本地GPU、远程服务器、Vast.ai或Modal），并自动执行预检、代码同步（rsync/git）、集成实验跟踪工具（如W&B），最后在目标平台上启动训练任务。适用于需要运行复杂、多环境ML训练作业的场景。
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无服务器GPU云平台：AI训练与推理

serverless-modal
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
281
这是一个零配置的无服务器GPU云平台，专为运行复杂的机器学习工作负载而设计，包括模型训练、微调和实时推理。它无需复杂的环境设置（无需SSH或Docker），支持本地优先和自动弹性伸缩，适用于所有高性能GPU。非常适合需要可扩展、高效率远程计算资源的AI工程师和数据科学家。
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无服务器AI/ML云平台

modal
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
139
Modal是一个无服务器云平台，专为AI/ML工作负载设计，允许用户直接用Python代码运行复杂的计算任务。它提供按需的GPU算力、自动扩缩容的函数调用、自定义容器构建和持久化存储。适用于模型部署、训练推理、构建高性能API和定时任务。
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量子机器学习与电路训练

pennylane
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PennyLane是一个硬件无关的量子计算库，专用于训练量子电路。它提供了自动微分功能，支持构建混合量子-经典模型，并能无缝集成PyTorch、TensorFlow等主流机器学习框架。适用于量子神经网络、变分量子本征求解器（VQE）和量子化学模拟等高级应用场景。
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PyTorch Lightning 深度学习框架

pytorch-lightning
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
353
PyTorch Lightning是一个基于PyTorch的高级深度学习框架，旨在简化和规范整个机器学习工作流。它帮助用户将模型组织为LightningModule，自动化训练循环，并处理复杂的数据流程。框架支持多GPU/TPU分布式训练、集成各种实验日志记录（如W&B, MLflow）和自定义回调，极大地提升了大型AI项目开发的效率和可扩展性。
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云端机器学习工作负载迁移指南

coreweave-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
205
本技能包详细指导用户如何将机器学习工作负载（包括推理服务和训练管道）从AWS/GCP/Azure等大型云平台迁移到CoreWeave GPU云。内容涵盖成本对比、容器化步骤、Kubernetes配置适配和分阶段部署，帮助用户确保迁移过程平稳、高效且具成本效益。
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