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微调
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高级大模型融合技术指南
model-merging
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
495
本技能详细介绍了多种高级模型融合技术,旨在将多个微调模型(如数学、编程、聊天能力)进行高效组合,从而创建出具备多领域专业知识的定制模型。无需进行耗时费力的再训练,即可通过线性合并、SLERP、任务算术等方法,大幅提升模型的性能和应用能力。
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PEFT 高效微调指南
peft-fine-tuning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
71
介绍 HuggingFace PEFT 中 LoRA/QLoRA 微调流程,帮助在有限 GPU 上只训练小于 1% 参数并高效管理多适配器部署。
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Unsloth 快速微调指南
unsloth
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
348
Unsloth 技能提供快速微调指导,涵盖 LoRA/QLoRA、内存优化、接口实用和调试建议,帮助开发者高效构建定制模型。
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预训练Transformer模型
transformers
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
151
用于处理NLP、计算机视觉、音频等多个领域的预训练Transformer模型。支持文本生成、分类、问答、摘要提取、图像检测等复杂任务,并提供模型微调和部署的完整流程,适用于构建专业级的AI应用。
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待完成任务分析框架
jobs-to-be-done
deanpeters/Product-Manager-Skills
136
利用JTBD框架分解客户的功能、社交、情感诉求与痛点收益,验证产品假设、优先级规划、微调传播,聚焦用户真正的动机而非表层功能请求。
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Hugging Face云端大型语言模型训练
hugging-face-model-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
481
本技能指导用户利用Hugging Face的云基础设施,进行大型语言模型和视觉模型的专业微调与训练。支持使用TRL(SFT, DPO等)或Unsloth等前沿方法,无需本地GPU环境即可在云端完成复杂的训练任务,并支持将模型转换为GGUF格式进行本地部署。
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大模型运维与生产部署
llm-ops
sickn33/antigravity-awesome-skills
306
本指南全面覆盖大模型运维(LLMOps)全流程知识。集成了RAG、向量数据库(如Pinecone、Chroma)、嵌入、微调、高级提示工程和成本估算等核心技术。旨在帮助用户将AI原型转化为可信赖、可扩展、高效率的生产级AI产品。
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OpenVLA-OFT机器人调优
fine-tuning-openvla-oft
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
197
指导 OpenVLA-OFT/OFT+ 机器人动作生成的微调与评估流程,涵盖 LoRA、连续动作头、FiLM 条件,连接 LIBERO 与 ALOHA 评测与部署。
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OpenPI 微调与推理
fine-tuning-serving-openpi
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
283
涵盖 OpenPI pi0 系列模型(pi0、pi0-fast、pi0.5)在机器人操控任务上的微调与推理,提供从配置、数据映射、归一化统计到 JAX/PyTorch 训练、检查点转换以及 WebSocket 策略推理服务的完整流程,适用于 ALOHA、DROID、LIBERO 等评估场景。
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Hugging Face上训练视觉模型
hugging-face-vision-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
483
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 训练秘籍
ml-training-recipes
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
211
涵盖体系结构选择、优化器策略、学习率调度、混合精度和调试的 PyTorch 训练方案,适用于大模型、视觉、扩散与生物医药方向的训练与微调,实现高效 GPU 利用。
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Modal云GPU:机器学习计算
serverless-modal
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
323
这是一个基于Modal的无服务器GPU计算平台,专用于运行复杂的机器学习工作负载,包括模型训练、微调和推理。它提供零配置环境,无需设置SSH或Docker,支持自动扩缩容和按需计费,非常适合进行代码调试和中小型实验。
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