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搜索 模型训练 ，共找到 25 条记录
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分子特征化中心

molfeat
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
255
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。
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零样本时间序列预测模型

timesfm-forecasting
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
300
该技能利用Google的TimesFM基础模型，实现零样本时间序列预测。无需用户进行模型训练，即可对任何单变量时间序列（如销量、传感器数据或天气数据）进行高效预测。结果包含点预测值和校准的预测区间，提供了完整的概率预测视图，适用于各种时间序列数据分析。
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AI模型知识结构化提取

bdistill-knowledge-extraction
sickn33/antigravity-awesome-skills
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bdistill工具能将AI模型的交互过程转化为结构化的知识库。它可以从闭源模型（会话内）和本地开源模型（通过Ollama）提取、结构化并打分特定领域的知识。用户可用于构建可检索的参考数据集、问答对，或生成用于传统机器学习的训练数据。
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ML实验跟踪与监控

hugging-face-trackio
sickn33/antigravity-awesome-skills
102
Trackio是一个用于记录、可视化和分析机器学习训练实验的工具。它提供Python API用于训练过程中的实时指标记录和异常告警，并提供命令行接口（CLI）用于查询历史数据。用户可以使用它来持续监控训练状态、诊断模型问题（如损失发散），是构建自动化ML工作流的关键组件。
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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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PyTorch 训练秘籍

ml-training-recipes
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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涵盖体系结构选择、优化器策略、学习率调度、混合精度和调试的 PyTorch 训练方案，适用于大模型、视觉、扩散与生物医药方向的训练与微调，实现高效 GPU 利用。
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Modal云GPU：机器学习计算

serverless-modal
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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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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全面数据质量审计与分析

data-quality-auditor
alirezarezvani/claude-skills
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该工具是一个专业的、系统性的数据质量审计系统，用于全面评估数据集的完整性、一致性、准确性和结构有效性。它可以进行数据画像、异常值检测、缺失值机制分析，并输出数据质量评分（DQS），帮助用户在模型训练、数据清洗或实时监控中发现并修复数据问题。
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零样本时间序列预测

timesfm-forecasting
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
387
利用 Google TimesFM 基础模型进行零样本单变量时间序列预测，无需训练自定义模型。支持销售、传感器及天气数据，提供点预测和预测区间。包含运行前系统检查，确保内存和 GPU 资源充足以防崩溃。
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CoreWeave分布式GPU训练工作流

coreweave-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了如何在CoreWeave平台上运行大规模的分布式GPU训练任务。它涵盖了单节点多GPU配置和多节点训练，支持PyTorch DDP，是进行大型语言模型（LLM）微调或需要高性能计算集群的深度学习模型训练的推荐工作流。
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云端重载交易回测

trader-cloud-backtest
ruvnet/ruflo
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该技能用于将计算密集型的量化交易任务（如多年回测、大型蒙特卡罗模拟、参数扫描或模型训练）卸载至云端托管代理环境。适用于本地计算能力不足的大规模、生产级回测，确保任务的鲁棒执行和完整的成果物管理。
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市场数据神经网络模型训练

trader-train
ruvnet/ruflo
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该工具用于在时间序列市场数据上训练和评估高级神经网络模型（包括LSTM、Transformer和N-BEATS）。它支持生成带置信区间的预测结果，并能比较不同架构的性能表现，适用于量化交易研究和金融预测。
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