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搜索 模型训练 ，共找到 125 条记录
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交互式机器学习训练监控

training-check
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
476
该技能提供连续、结构化的深度学习模型训练指标监控。它能够从WandB和本地日志等源头分析数据，自动检测NaN值、发散、平台期或突变等关键异常。通过给出明确的决策（继续、等待或停止）和详细证据，确保计算资源只用于有效的训练过程。
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云端GPU算力资源调度

vast-gpu
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
490
该技能自动化管理云端GPU算力资源，用于AI和机器学习任务。它能分析您的模型需求和训练任务，自动计算所需的VRAM、GPU数量和预计运行时间，从而在vast.ai上匹配出最具成本效益和性能的最佳GPU实例，管理整个计算生命周期。
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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

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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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全面数据质量审计与分析

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alirezarezvani/claude-skills
220
该工具是一个专业的、系统性的数据质量审计系统，用于全面评估数据集的完整性、一致性、准确性和结构有效性。它可以进行数据画像、异常值检测、缺失值机制分析，并输出数据质量评分（DQS），帮助用户在模型训练、数据清洗或实时监控中发现并修复数据问题。
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DeepChem 分子机器学习

deepchem
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
278
基于 Python 的分子机器学习库，提供多样分子特征化方法、MoleculeNet 基准数据集、图神经网络与预训练模型，适用于分子性质预测、ADMET 与毒性评估、药物发现和材料设计。
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分子特征化工具库

molfeat
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
364
统一的分子特征化 Python 库，集成 100 多种特征化器与预训练嵌入模型，可将 SMILES 或 RDKit 分子转换为适用于机器学习的数值特征，用于 QSAR 建模、虚拟筛选、相似性搜索和深度学习。
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PennyLane 量子机器学习框架

pennylane
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
156
硬件无关的量子机器学习框架，支持自动微分，可用于训练量子电路、构建量子-经典混合模型，并兼容 IBM、Google、Rigetti、IonQ 及本地模拟器。
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PyHealth 临床深度学习

pyhealth
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
168
使用 PyHealth 构建临床与医疗深度学习流水线：加载 EHR、生理信号与医学影像数据集，定义死亡率、再入院、用药推荐等任务，实例化模型并用 Trainer 训练评估，同时支持 ICD/ATC 等医疗编码映射。
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零样本时间序列预测

timesfm-forecasting
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
387
利用 Google TimesFM 基础模型进行零样本单变量时间序列预测，无需训练自定义模型。支持销售、传感器及天气数据，提供点预测和预测区间。包含运行前系统检查，确保内存和 GPU 资源充足以防崩溃。
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TorchDrug 分子图学习工作流

torchdrug
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
232
TorchDrug 是用于图学习的模块化 PyTorch 库，支持分子属性预测、分子生成和知识图谱推理等任务。提供数据集、模型和训练引擎，用于构建计算化学和生物学工作流。使用前需确保 PyTorch 1.8-2.0 及 Python 3.7-3.10 兼容性。
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Transformer 模型加载与微调

transformers
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
134
使用 Hugging Face Transformers 库加载 Hub 预训练模型，通过 Pipeline 快速推理、文本生成，并用 Trainer API 微调模型，覆盖自然语言处理、计算机视觉、音频与多模态任务。
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