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迁移学习适配工具

adapting-transfer-learning-models

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化迁移学习流程，根据需求生成微调代码、验证数据、记录指标并保存产出，快速将预训练模型适配到新任务或数据集，提升性能与效率。

Axolotl 微调指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

引导开发者使用 Axolotl 对大型模型进行微调，包含 YAML 配置示例、LoRA/QLoRA 与 DPO/KTO/ORPO/GRPO 流程、FSDP 参数建议、压缩检查点与调试技巧，适用于多模态训练场景。

Axolotl 微调指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

引导开发者使用 Axolotl 对大型模型进行微调，包含 YAML 配置示例、LoRA/QLoRA 与 DPO/KTO/ORPO/GRPO 流程、FSDP 参数建议、压缩检查点与调试技巧，适用于多模态训练场景。

LLM 微调专家指南

fine-tuning-expert

Jeffallan/claude-skills

面向大语言模型的实战微调流程，涵盖数据集准备、LoRA/QLoRA/PEFT 适配器配置、超参设置、训练监控、评估对比及量化部署等生产级步骤。

TRL 强化学习微调套件

fine-tuning-with-trl

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供基于 TRL 的强化学习微调流程，涵盖 SFT、奖励模型、PPO、DPO 与 GRPO，帮助团队用 HuggingFace 模型对齐人类偏好，支持流水线与命令行工具。

GPTQ 大模型量化

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过 GPTQ 的组束量化将大模型压缩到 4bit，在 RTX 4090/3090 等消费级 GPU 上实现 4 倍内存缩减、快速推理和 PEFT+QLoRA 兼容，便于部署与微调。

半二次量化模型

hqq-quantization

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

HQQ 提供无需校准数据的半二次量化，支持 1-8 位、可配置多个推理后端（PyTorch、TorchAO、BitBlas、Marlin），适合极速量化流程、零数据部署及 HuggingFace/vLLM 上的 PEFT/LoRA 微调。

LitGPT 大模型流水线

implementing-llms-litgpt

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

LitGPT 提供 20+ 预训练大模型的单文件实现与完整训练流程，便于教学理解、LoRA/QLoRA 微调以及 Lightning AI 上的生产级训练。

Llama 工厂微调指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

基于 LLaMA-Factory，提供网页版无代码操作、QLoRA/LoRA 优化、多模态能力等大语言模型微调实战指导与参考资料，帮助开发者快速实践与调试。

长上下文扩展技术

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过 RoPE、YaRN、ALiBi 与位置插值等方式扩展 transformer 模型的上下文窗，支持处理 32k～128k+ 令牌的长文档、实现高效位置编码与注意力偏置，便于微调、部署与开发长上下文能力的大模型。

Mistral AI 自动化工作流

mistral-ai-automation

ComposioHQ/awesome-claude-skills

通过 Composio MCP 集成，自动化 Mistral AI 的文件上传、批处理、OCR、RAG 文档库管理以及微调任务跟踪，适合跨应用管道和智能代理预处理数据。

Mistral 隐私数据守护

mistral-data-handling

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导开发者为 Mistral AI 集成实现敏感数据处理、PII 清洗、会话保留和审计日志，确保调用模型、微调数据和历史记录符合 GDPR/CCPA 等隐私合规要求。

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