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搜索 模型训练 ，共找到 125 条记录
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ROC曲线绘制器

roc-curve-plotter
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
136
自动在机器学习训练阶段处理 ROC 曲线绘制，包括数据准备、模型训练、超参调优、实验追踪以及生成可落地的代码和配置，确保最佳实践与标准校验。
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计算机视觉生产级工程技能

senior-computer-vision
alirezarezvani/claude-skills
324
涵盖了从基础模型到生产部署的完整计算机视觉AI全流程技能。掌握目标检测（YOLO、Faster R-CNN）、实例/语义分割（Mask R-CNN、SAM）等核心技术，并熟练运用PyTorch进行模型训练，最终通过ONNX和TensorRT等工具优化模型，实现边缘或云端设备的稳定部署。
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高级数据科学家技能

senior-data-scientist
alirezarezvani/claude-skills
204
指导高级数据科学家用 Python、R、SQL 及 Scikit-learn、XGBoost、MLflow 完成实验设计、特征构建、模型训练与评估，并将统计洞察转化为业务决策。
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句向量嵌入框架

sentence-transformers
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
326
Sentence Transformers 提供 5000+ 预训练模型，可生成句、文本与图像嵌入，支持 RAG、语义搜索、聚类、多语言与多模态，适合本地生产环境使用。
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实验追踪配置助手

setting-up-experiment-tracking
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
325
自动化配置 MLflow 或 W&B 的实验追踪，设置环境、启动服务，并提供记录参数、指标与产物的代码示例，保持模型训练可复现且便于对比。
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Sklearn 机器学习流水线构建

sklearn-pipeline-builder
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
312
自动响应有关 sklearn 流水线构建的请求，涵盖数据准备、模型训练、超参调优和实验追踪，提供生产级代码与行业标准校验建议。
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SkyPilot 多云作业编排

skypilot-multi-cloud-orchestration
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
376
SkyPilot 提供面向机器学习的多云编排，自动选取最优云/区域、恢复抢占型实例、管理多节点训练与模型服务，帮助团队降低 GPU 费用并规避供应商锁定。
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SLIME 强化训练框架

slime-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
380
为 GLM 系列大模型提供基于 Megatron-LM 与 SGLang 的后训练强化学习指导，包含 GRPO rollout、灵活数据缓冲与异步/多轮训练流程，适用于研究及产研部署。
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稀疏自编码器：模型可解释性分析

sparse-autoencoder-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
457
本工具提供稀疏自编码器（SAE）的训练和分析框架。SAEs能够将大型语言模型内部密集的、多义的激活信号分解为稀疏、单义的特征。适用于需要发现模型学到的离散可解释概念、研究特征叠加性，或分析模型内部特定安全相关行为（如偏见或欺骗）的场景。
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数据集划分助手

splitting-datasets
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
278
该技能自动生成并执行 Python 代码，将数据集按指定比例划分为训练、验证与测试集，方便机器学习模型的训练与评估。
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TensorBoard 可视化工具包

tensorboard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
168
TensorBoard 提供统一可视化界面，跟踪训练指标、调试模型、对比实验、观察网络结构并分析性能瓶颈，适用于 PyTorch 与 TensorFlow 训练流程。
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Tensorboard 可视化助手

tensorboard-visualizer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
113
在提到 tensorboard 可视化时自动激活，指导模型训练中的数据准备、调参和实验追踪，提供规范化配置与标准校验，确保可视化流程可用于生产。
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