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搜索 模型训练 ，共找到 125 条记录
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Tensorflow 模型训练助手

tensorflow-model-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
307
自动激活的 Tensorflow 模型训练技能，覆盖数据准备、模型训练、超参数调优与实验追踪，并生成生产级代码与校验。
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训练测试集切分器

train-test-splitter
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
383
该技能自动响应涉及训练/测试集划分的请求，提供行业级指导、实用代码与配置建议，并帮助验证 PyTorch、TensorFlow 或 sklearn 流程中的数据准备与模型训练环节。
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Megatron-Core大型语言模型训练

training-llms-megatron
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
105
基于 Megatron-Core 提供端到端流程，可训练 2B-462B 参数的大语言模型，使用张量/流水/专家/上下文并行和 H100 上的高效资源利用。
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机器学习模型训练

training-machine-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
492
自动化完成机器学习模型的训练流程，包括数据分析、模型类型选择、参数配置、交叉验证训练、性能评估以及生成可复用的模型产物，适用于需要训练或评估数据集的场景。
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GPU实例管理与机器学习工作流

vastai-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
443
这是一个完整的GPU计算资源工作流。它帮助用户在Vast.ai上执行端到端的工作流：从根据规格和价格搜索最佳GPU资源，到创建实例，执行复杂的模型训练或推理任务，收集模型成果，并最重要的是销毁实例以停止计费。适用于AI模型训练和计算任务。
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Vast.ai GPU成本优化指南

vastai-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
191
本工具包旨在帮助用户优化Vast.ai上的GPU云资源使用成本。它提供了选择成本效益最高GPU型号、利用抢占式（Spot）实例以及设置自动销毁机制的完整指南。通过检测闲置计算资源和监控运行费用，确保AI模型训练和推理作业能够高效、经济地完成。
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机器学习训练数据安全管理

vastai-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
158
本指南提供了在云端GPU实例（如Vast.ai）上安全管理训练数据和模型工件的完整流程。它涵盖了数据传输（SCP、压缩、云存储）、AES-256加密实现、模型检查点到S3的持久化，以及实例销毁前的安全数据清理，确保了整个机器学习项目的合规性和数据完整性。
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Vast.ai 安全基础与最佳实践

vastai-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
489
本技能提供了使用Vast.ai云环境时的安全最佳实践指南。内容涵盖API密钥管理、强化SSH访问安全、数据销毁前的安全清理，以及网络传输规范。适用于构建和维护安全、可靠的AI开发和模型训练环境。
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wandb实验日志记录

wandb-experiment-logger
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
201
在机器学习训练中自动处理 wandb 实验日志任务，提供流程指导、最佳实践、代码配置示例及校验，确保数据准备、模型训练、超参调优与实验追踪一致。
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分子机器学习工具集

deepchem
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
229
DeepChem 是面向化学与生物的 Python 机器学习库，提供分子特征化、数据加载、拆分和模型训练能力，可快速用于属性、毒性、蛋白质或材料性质预测。
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分子特征化中心

molfeat
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
255
Molfeat 是一个 Python 库，集成 100+ 分子特征器、转换器与预训练模型，用于 QSAR、虚拟筛选、相似性搜索和深度学习等分子 ML 场景。
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硬件无关量子机器学习

pennylane
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
280
硬件无关的量子机器学习框架，支持量子电路自动微分、混合量子/经典模型训练与 PyTorch、JAX、TensorFlow 集成，并可在 IBM/Google/Rigetti/IonQ 等平台切换。
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