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搜索 模型训练 ，共找到 58 条记录
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迁移学习适配工具

adapting-transfer-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
451
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。
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Axolotl 微调指南

axolotl
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
498
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。
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Axolotl 微调指南

axolotl
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
498
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。
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BLIP-2 视觉语言预训练

blip-2-vision-language
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
375
BLIP-2 将冻结图像编码器与大语言模型连接为视觉语言预训练框架，可用于高质量图像描述、视觉问答、图文检索或零样本多模态对话。
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神经网络构建器

building-neural-networks
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
488
通过 neural-network-builder 插件让 Claude 自动配置或修改神经网络架构，明确层、激活函数和训练参数，适合构建 CNN、RNN、Transformer 等模型。
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推荐系统构建器

building-recommendation-systems
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
376
生成针对协同、基于内容或混合策略的推荐系统代码与流程，涵盖数据处理、模型训练与评估，并顾及扩展性，帮助 Claude 提供个性化建议。
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混淆矩阵生成器

confusion-matrix-generator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
84
在机器学习训练场景中，自动响应混淆矩阵生成器相关请求，提供流程化指导、最佳实践校验及可直接使用的代码配置，帮助快速完成模型评估。
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交叉验证配置

cross-validation-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
55
为 ML 训练中的交叉验证配置提供自动化支持，涵盖数据准备、模型调优与实验跟踪的规范流程、实践示例与结果校验。
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Databricks MLflow 训练部署流程

databricks-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
167
引导机器学习团队在 Databricks 上完成特征工程、MLflow 实验跟踪、模型注册与版本管理，并最终部署模型服务，适合构建生产级流水线。
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DeepSpeed 分布式训练助手

deepspeed
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
227
提供 DeepSpeed 分布式训练指导，包括 ZeRO、流水线并行、混合精度、DeepNVMe I/O 等实战细节，适合实现、调试和部署大模型时查阅。
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自动化模型部署

deploying-machine-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
90
该技能面向需要把训练完成的机器学习模型投入生产的场景，通过分析需求、生成 API 和部署代码、执行数据校验与错误处理，并自动化部署流程，确保模型在线服务稳定高效。
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TorchTitan 分布式大模型预训练

distributed-llm-pretraining-torchtitan
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
228
TorchTitan 提供 PyTorch 原生的 4D 并行分布式大语言模型预训练能力，涵盖 FSDP2/TP/PP/CP、Float8、torch.compile 与分布式检查点，可在 8 到 512+ GPUs 上训练 Llama 3.1、DeepSeek V3 等模型。
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