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深度学习模型优化

optimizing-deep-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
370
通过分析模型结构、数据与指标，自动选择优化器、调度学习率和正则化方法，生成优化后的代码并评估准确率、训练时间与资源消耗，适合需要提升性能与效率的深度学习模型。
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LoRA 参数高效微调

peft-fine-tuning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
344
介绍PEFT/LoRA/QLoRA在7B-70B大模型上的参数高效微调，涵盖低内存训练、<1%参数更新、多适配器与量化实战场景。
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Perplexity 企业级 RBAC 管理

perplexity-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
410
设置 Perplexity 企业 RBAC，涵盖 SSO、组织管理、模型限制 API 密钥、查询路由、域过滤、使用监控与密钥轮换，确保团队访问安全合规。
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LLM 量化工具包

quantizing-models-bitsandbytes
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
243
将大模型量化至 8 位或 4 位，节省 50%~75% 显存，使受限 GPU 仍可执行推理与 QLoRA 微调，同时兼容 NF4/INT8、8 位优化器与 HuggingFace Transformers，保持高精度。
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高级计算机视觉工程指南

senior-computer-vision
alirezarezvani/claude-skills
175
面向生产的计算机视觉工程技能，涵盖目标检测、实例/语义分割、模型优化与推理部署，结合 YOLO/Faster R-CNN/DETR、Mask R-CNN/SAM、Transformer、PyTorch、ONNX/TensorRT 等框架，指导实战流程。
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高级提示工程工具

senior-prompt-engineer
alirezarezvani/claude-skills
364
Senior Prompt Engineer 汇聚提示优化、RAG 评估与智能体编排功能，帮助团队分析令牌、构建少样本示例并校验结构化流程以驱动大模型应用。
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高吞吐量大模型服务

serving-llms-vllm
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
284
使用 vLLM 的分页注意力、连续批处理、量化与张量并行等机制，在受限 GPU 内存下高效部署大模型服务，适合生产 API、离线批推理与高并发场景。
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相似性搜索模式

similarity-search-patterns
sickn33/antigravity-awesome-skills
456
指导如何在大规模系统中使用向量数据库构建语义搜索、RAG检索和推荐引擎，同时提升检索性能并兼顾关键词混合与高并发扩展能力。
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简易偏好优化训练

simpo-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
477
SimPO 提供一种无需参考模型的偏好优化方案，能够在单节点、有限算力下更快、更简单地对齐大模型，相比 DPO/PPO 性能更好，适合希望快速训练的偏好对齐场景。
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TensorBoard 可视化工具集

tensorboard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
69
TensorBoard 是谷歌的 ML 可视化工具，可查看训练损失/准确度曲线、对比实验、调试模型、展示图结构、低维空间投影与性能剖析，适配 PyTorch 与 TensorFlow。
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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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Tensorflow 存储模型创建器

tensorflow-savedmodel-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
256
自动化提供 TensorFlow SavedModel 的部署指引，涵盖服务、监控、优化等生产实践，输出可直接投入运行的代码与配置并进行校验。
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