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Whisper 多语种语音识别

whisper
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
298
Whisper 是 OpenAI 提供的多语种语音识别与英文翻译模型，支持 99 种语言、批量/流式转录及 GPU 加速，非常适合播客、会议、音视频转录和嘈杂环境下的多语言音频处理。
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PyTorch Lightning 框架

pytorch-lightning
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
179
PyTorch Lightning 框架将 PyTorch 代码组织为 LightningModule/DataModule、Trainer、回调、日志与分布式策略，便于多 GPU/TPU 训练、实验记录和项目级别扩展。
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运行和部署机器学习实验

run-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
375
用于管理和运行完整的机器学习实验流程。该工具支持在本地GPU、远程服务器、Vast.ai和Modal等多种云端环境中部署和执行训练任务。它涵盖了环境检测、代码同步、依赖管理和实验结果日志记录等关键步骤，确保了ML实验过程的可靠性、可扩展性和可重复性。
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本地大型语言模型评估工具

hugging-face-community-evals
sickn33/antigravity-awesome-skills
387
本技能用于在本地硬件上运行Hugging Face Hub模型的综合评估。它支持多种评估框架，包括`inspect-ai`和`lighteval`，并提供灵活的后端选择（如`vllm`, Transformers, 或`accelerate`），以优化性能和兼容性。适用于本地GPU基准测试、烟雾测试和后端选择，但不负责远程任务调度或结果发布。
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Hugging Face上训练视觉模型

hugging-face-vision-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
305
本技能用于在Hugging Face Jobs上提供全流程的视觉模型训练和微调服务。支持目标检测、图像分类和语义分割等多种高级任务。用户无需本地GPU环境，只需准备数据集，即可利用云端GPU资源进行训练，并将最终模型自动持久化保存到Hugging Face Hub。
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PyTorch Lightning深度学习框架

pytorch-lightning
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
449
PyTorch Lightning是一个全面的深度学习框架，用于组织和自动化PyTorch模型的训练流程。它通过将模型组织为LightningModules，简化了繁琐的编写代码，并在Trainer中自动化训练循环。该框架支持多GPU/TPU分布式训练（DDP, FSDP），并集成了数据加载、回调函数和实验跟踪（W&B, MLflow），适用于构建专业、可扩展的深度学习项目。
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批量机器学习实验队列管理

experiment-queue
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
381
该技能专为管理远程GPU集群上的大规模、复杂机器学习实验而设计。它能处理多随机种子扫描、多阶段波次过渡和复杂的深度学习流水线。核心功能包括OOM感知重试、清理僵尸会话和确定性调度，能够有效防止资源竞争，适用于复杂的批处理和分阶段训练场景。
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CoreWeave分布式GPU训练工作流

coreweave-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
142
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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CoreWeave GPU成本优化指南

coreweave-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
258
本指南提供了一套全面的策略，用于优化CoreWeave上的云GPU资源支出。它涵盖了从根据模型需求进行精细化资源配置（Right-sizing），到为开发环境实施从零扩展（Scale-to-Zero），以及利用量化技术（如AWQ）等多个维度，帮助用户在确保高性能的同时，实现AI/ML工作负载的最大化成本节约。
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CoreWeave GPU推理服务部署

coreweave-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
146
本技能旨在指导用户在CoreWeave Kubernetes集群上部署和管理GPU加速的AI推理服务。内容涵盖了从Docker容器化、配置GPU资源限制（如A100/H100），到设置健康检查和执行滚动更新的全流程最佳实践，适用于大规模多模型推理和云端AI工作负载管理。
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CoreWeave企业级RBAC权限管理

coreweave-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
280
本技能用于配置CoreWeave平台上的企业级RBAC（基于角色访问控制）和命名空间隔离策略。它指导用户如何为多团队的GPU工作负载设置严格的资源配额和权限边界，有效防止资源争抢（noisy-neighbor），实现资源隔离，并满足企业级的安全和合规性要求。
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CoreWeave多环境部署配置

coreweave-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
252
本技能旨在指导用户在CoreWeave云平台上配置和管理多环境（开发、预发布、生产）的GPU基础设施。它通过隔离Kubernetes命名空间，为每个环境设置独立的GPU配额、扩缩容策略和访问控制，确保AI/ML工作负载的资源安全与稳定性，支持从开发到生产的完整推广流程。
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