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Ray Train 分布式协调

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Ray Train 统一协调 PyTorch、TensorFlow 与 HuggingFace 的分布式训练，从单机扩展到多节点集群，自动处理显卡分配、容错、断点恢复与超参搜索，帮助团队在无需大量改动的前提下完成大规模模型训练。

Hugging Face数据集查看器

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供Hugging Face数据集的只读查看API，用于探索、预览、搜索和过滤托管在平台上的结构化数据集。用户可以验证数据集、列出分片、分页获取内容，并检索完整的元数据和统计信息，适用于数据验证和数据提取流程。

Hugging Face数据集管理与SQL查询

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能提供了一个全方位的Hugging Face数据集管理工具，支持数据集的初始化、配置和内容流更新。其核心功能是，利用SQL查询功能，允许用户直接在Hugging Face Hub上对数据集进行复杂的查询、过滤、聚合和转换，极大地提升了数据分析和数据管线构建的能力。

ML实验跟踪与监控

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sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

Hugging Face应用部署指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供一套完整的Hugging Face Spaces应用构建、部署和维护指南。它指导用户根据需求（如Gradio前端、Docker容器或静态网页），选择合适的SDK和硬件资源（包括ZeroGPU和专业GPU），并提供最佳实践，确保机器学习应用能高效、成功地部署上线。

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