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生产级机器学习工程

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alirezarezvani/claude-skills

提供生产级 ML 工程模式，涵盖模型部署、MLOps 流水线、特征存储、漂移监控、LLM/RAG 集成及成本控制，适用于上线运营场景。

Sklearn 机器学习流水线构建

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自动响应有关 sklearn 流水线构建的请求，涵盖数据准备、模型训练、超参调优和实验追踪，提供生产级代码与行业标准校验建议。

数据集划分助手

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该技能自动生成并执行 Python 代码，将数据集按指定比例划分为训练、验证与测试集，方便机器学习模型的训练与评估。

机器学习模型训练

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自动化完成机器学习模型的训练流程，包括数据分析、模型类型选择、参数配置、交叉验证训练、性能评估以及生成可复用的模型产物，适用于需要训练或评估数据集的场景。

Vast.ai分布式训练与成本管理

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这是一个高级工作流，用于在Vast.ai上编排复杂的、多节点的GPU集群。它专为大规模分布式机器学习训练设计，能自动处理Spot机中断和使用检查点进行作业恢复。同时，该工作流提供全面的成本分析功能，帮助用户跟踪账单历史，优化GPU支出，并安全地销毁集群以停止计费。

AI深度学习GPU性能优化

vastai-performance-tuning

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

零售需求与库存预测

inventory-demand-planning

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为多店零售商提供需求预测、安全库存、补货计划、促销提升估算及ABC/XYZ分级，融合统计方法与机器学习特征工程，帮助在服务水平与库存成本间保持平衡。

Aeon 时间序列机器学习

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Aeon 是兼容 scikit-learn 的时间序列机器学习工具，涵盖分类、回归、聚类、预测、异常检测、分割、相似搜索与特征提取，面向各类时序数据场景。

分子特征化中心

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Molfeat 是一个 Python 库，集成 100+ 分子特征器、转换器与预训练模型，用于 QSAR、虚拟筛选、相似性搜索和深度学习等分子 ML 场景。

Scikit-learn 机器学习工具

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

提供 scikit-learn 机器学习全流程指导，涵盖监督/无监督算法、预处理、评估、超参数调优与流水线搭建，方便快速交付可解释的模型。

单细胞生成建模工具集

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基于 PyTorch 的单细胞组学概率生成模型框架，统一 API 支持批次校正、数据整合、多模态/空间分析、差异表达与迁移学习，适合高级建模流程。

UMAP 高效降维可视化

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UMAP 提供快速非线性流形降维，可生成保留局部与全局结构的嵌入，适合可视化、聚类预处理、以及监督/半监督学习等高维数据场景。

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