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DeepSpeed 分布式训练指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

指导工程师掌握 DeepSpeed 分布式训练与 DeepNVMe I/O 优化，涵盖 ZeRO、流水线并行、混合精度以及同步/异步写入句柄的使用场景。

简化的分布式训练

huggingface-accelerate

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

HuggingFace Accelerate 通过四行代码将各种 PyTorch 脚本升级为支持 DDP、DeepSpeed、FSDP 与 Megatron 的分布式训练，自动处理设备调度、混合精度与配置交互，便于快速实验与跨硬件部署。

混合精度训练助手

mixed-precision-trainer

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化提供混合精度机器学习训练指导，涵盖数据准备、模型训练、超参调优与实验追踪，生成可用代码与配置并进行校验。

PyTorch FSDP2 训练流程

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

指导在训练脚本中正确引入 PyTorch FSDP2 fully_shard，使底层模块逐层分片、配置混合精度与 CPU 卸载、构建依赖 DTensor 的优化器，并依靠分布式检查点处理超过单卡显存或需要 DeviceMesh 分片的模型。

渐进式估算：AI辅助项目管理

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该技能提供先进的项目估算能力，可适应纯人工、人机混合或AI代理驱动的开发模式。它利用基于研究的PERT统计和置信区间（P50/P75/P90），为开发任务、积压列表和容量规划提供科学的工时预测。系统通过实际完成数据进行持续校准，确保在人机协作和AI辅助环境下的估算精度。

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。

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