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Mergekit 模型融合实战

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过 Mergekit 在无需重训的前提下融合多个微调模型，交叉叠加数学、编程与对话能力，涵盖 SLERP、TIES、DARE、任务算术与线性融合，助力快速打造高性能多技能模型并部署。

PEFT 高效微调指南

peft-fine-tuning

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

Unsloth 快速微调指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

预训练Transformer模型

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

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。

待完成任务分析框架

jobs-to-be-done

deanpeters/Product-Manager-Skills

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。

大模型运维与生产部署

sickn33/antigravity-awesome-skills

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。

OpenVLA-OFT机器人调优

fine-tuning-openvla-oft

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

OpenPI 微调与推理

fine-tuning-serving-openpi

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

HuggingFace 视觉模型训炼

hugging-face-vision-trainer

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过 Hugging Face Jobs 在托管 GPU 上微调或训练目标检测、图像分类与 SAM/SAM2 分割模型，自动验证数据集并将成果保存到 Hugging Face Hub，无需本地 GPU。

PyTorch 训练秘籍

ml-training-recipes

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

Modal 云 GPU 运行管家

serverless-modal

wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep

基于 Modal 的零配置 GPU 云，快速运行训练/微调/推理/批处理，自动扩缩容、管理秘钥、及时停止计费，适合无本地 GPU 的调试和实验。

预训练Transformer模型

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

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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