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搜索 训练 ，共找到 157 条记录
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运动数据分析与健康指导

fitness-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
394
本技能用于深度分析用户运动日志，追踪运动量、强度和频率的长期变化趋势。它可以量化跑步、力量训练等运动的进步情况，并分析运动数据与血压、体重等健康指标的关联性，从而生成科学、个性化的训练优化建议。
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Hugging Face TRL 训练

hugging-face-model-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
400
通过 Hugging Face Jobs 在云 GPU 上执行 TRL（SFT/DPO/GRPO）训练，自动存储至 Hub，并支持 GGUF 导出，无需本地环境部署。
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康复训练进展分析工具

rehabilitation-analyzer
sickn33/antigravity-awesome-skills
259
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安全技能生成器

security-skill-creator
sickn33/antigravity-awesome-skills
62
帮助团队快速定义并部署以安全为核心的技能或流程，适用于自动化或训练场景。
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上下文文档实时查询

documentation-lookup
affaan-m/everything-claude-code
91
当用户询问特定库或框架（如React、Next.js、Prisma）的最新信息、API用法或代码示例时，本技能通过Context7实时获取最新的官方文档。它避免了使用过时的训练数据，确保提供的所有信息都基于当前版本的最佳实践和权威指南。
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实验结果监控与分析

monitor-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能提供一套完整的实验结果监控工作流，用于跨平台（如SSH、Vast.ai、Modal）检查正在运行的实验。它指导用户收集实时日志、提取结构化JSON结果，并通过Weights & Biases (W&B) API拉取详细的训练指标（如损失曲线、准确率）。最后，它将结果进行汇总、与基线进行对比，并提供后续的行动建议。
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运行多平台机器学习实验

run-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
184
这是一个全流程的ML实验部署和运行自动化工具。它可以智能检测目标环境（本地GPU、远程服务器、Vast.ai或Modal），并自动执行预检、代码同步（rsync/git）、集成实验跟踪工具（如W&B），最后在目标平台上启动训练任务。适用于需要运行复杂、多环境ML训练作业的场景。
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SwanLab 实验跟踪

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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介绍如何使用 SwanLab 进行开源机器学习实验跟踪，提供本地或自托管的仪表盘、丰富的媒体日志，并与 PyTorch、Transformers、Lightning、Fastai 等框架集成，便于对比各次训练。
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OpenPI 微调与推理

fine-tuning-serving-openpi
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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涵盖 OpenPI pi0 系列模型（pi0、pi0-fast、pi0.5）在机器人操控任务上的微调与推理，提供从配置、数据映射、归一化统计到 JAX/PyTorch 训练、检查点转换以及 WebSocket 策略推理服务的完整流程，适用于 ALOHA、DROID、LIBERO 等评估场景。
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AI模型知识结构化提取

bdistill-knowledge-extraction
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
bdistill工具能将AI模型的交互过程转化为结构化的知识库。它可以从闭源模型（会话内）和本地开源模型（通过Ollama）提取、结构化并打分特定领域的知识。用户可用于构建可检索的参考数据集、问答对，或生成用于传统机器学习的训练数据。
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Trackio：机器学习实验跟踪

hugging-face-trackio
sickn33/antigravity-awesome-skills
353
Trackio是一个全面的实验跟踪库，用于记录、可视化和管理机器学习训练过程中的指标和警报。它通过Python API支持在训练过程中记录指标和设置诊断警报。同时，CLI接口支持指标的查询和仪表盘展示，并将数据同步到Hugging Face Spaces，特别适用于自动化和远程的ML实验监控流程。
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HuggingFace 视觉模型训炼

hugging-face-vision-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
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通过 Hugging Face Jobs 在托管 GPU 上微调或训练目标检测、图像分类与 SAM/SAM2 分割模型，自动验证数据集并将成果保存到 Hugging Face Hub，无需本地 GPU。
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