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深度学习模型优化

optimizing-deep-learning-models

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Optuna 训练试验助手

optuna-study-creator

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Slime 强化学习训练框架

slime-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用 Slime（Megatron+SGLang）框架提供 LLM 强化学习后训练指引，涵盖 GLM、Qwen、Llama 等模型的数据缓冲、Rollout 管理与 Megatron-LM 集成，便于扩展式策略优化。

verl 强化学习训练指南

verl-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用 verl 的 HybridFlow 框架，在数百亿参数模型上以 PPO、GRPO、DAPO 等算法进行 RLHF 后训练，支持多种训练后端、带工具的多轮 rollout 及评估。

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