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GPTQ LLM 量化指南
gptq
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
277
GPTQ 提供后训练 4 位量化,可在 RTX 4090/3090 等消费级 GPU 上将大模型压缩至 1/4 内存并加速推理,同时维持低于 2% 的困惑度损失,适合部署和 QLoRA 微调。
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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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Optuna 训练试验助手
optuna-study-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
56
自动触发的 ML 训练技能,识别“optuna study creator”相关请求后,即提供数据准备、模型训练、超参数调优与实验追踪等全流程指导,并给出生产级代码与校验。
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SLIME 强化训练框架
slime-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
451
为 GLM 系列大模型提供基于 Megatron-LM 与 SGLang 的后训练强化学习指导,包含 GRPO rollout、灵活数据缓冲与异步/多轮训练流程,适用于研究及产研部署。
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Vast.ai GPU实例故障处理手册
vastai-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
199
本手册提供了一套完整的Vast.ai云GPU实例故障应急响应流程。它系统性地涵盖了包括抢占、训练任务崩溃和GPU硬件故障等常见场景。用户可以遵循手册中的排查、缓解、恢复和事后分析步骤,最大程度地减少停机时间,保障计算任务的持续性。
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YOLO模型微调与部署
model-training
SharpAI/DeepCamera
347
该技能提供了一个完整的计算机视觉模型生命周期管理工具,支持从自定义数据集标注到模型部署的全流程。用户可以在该平台上使用Agent驱动的工作流,在自定义的COCO格式数据集上微调YOLO模型。它具备硬件感知训练能力,并能自动将模型导出为TensorRT、CoreML、OpenVINO等优化格式,最后可一键部署为活动的检测技能。
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1
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简体中文
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