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云GPU
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AI深度学习GPU性能优化
vastai-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
77
这是一份关于深度学习工作流和云GPU平台性能优化的综合指南。内容涵盖了如何通过性能/金钱比选择最佳实例、减少启动延迟、精细调优数据管道(如DataLoader和pin_memory),以及使用PyTorch和Bash脚本实现多GPU分布式训练,以最大化计算资源的利用率和训练效率。
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运行和部署机器学习实验
run-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
375
用于管理和运行完整的机器学习实验流程。该工具支持在本地GPU、远程服务器、Vast.ai和Modal等多种云端环境中部署和执行训练任务。它涵盖了环境检测、代码同步、依赖管理和实验结果日志记录等关键步骤,确保了ML实验过程的可靠性、可扩展性和可重复性。
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云端GPU算力资源调度
vast-gpu
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
490
该技能自动化管理云端GPU算力资源,用于AI和机器学习任务。它能分析您的模型需求和训练任务,自动计算所需的VRAM、GPU数量和预计运行时间,从而在vast.ai上匹配出最具成本效益和性能的最佳GPU实例,管理整个计算生命周期。
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Modal云GPU:机器学习计算
serverless-modal
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
323
这是一个基于Modal的无服务器GPU计算平台,专用于运行复杂的机器学习工作负载,包括模型训练、微调和推理。它提供零配置环境,无需设置SSH或Docker,支持自动扩缩容和按需计费,非常适合进行代码调试和中小型实验。
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