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Optuna 训练试验助手
optuna-study-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
56
自动触发的 ML 训练技能,识别“optuna study creator”相关请求后,即提供数据准备、模型训练、超参数调优与实验追踪等全流程指导,并给出生产级代码与校验。
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LoRA 参数高效微调
peft-fine-tuning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
344
介绍PEFT/LoRA/QLoRA在7B-70B大模型上的参数高效微调,涵盖低内存训练、<1%参数更新、多适配器与量化实战场景。
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Pubsub 主题配置指南
pubsub-topic-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
436
自动化指导 Google Cloud Pubsub 主题配置,提供最佳实践、生成可投产的配置与校验,服务于 GCP 技能训练与实践场景。
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PyTorch FSDP2 训练实战
pytorch-fsdp2
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
438
在训练脚本中集成 PyTorch FSDP2,从 torchrun 初始化、底层分片到混合精度、CPU offload 和分布式 checkpoint,适合单卡不足时的 DTensor 分片训练。
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PyTorch Lightning 训练框架
pytorch-lightning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
235
PyTorch Lightning 提供高层训练框架,内置分布式训练(DDP/FSDP/DeepSpeed)、回调、检查点、日志与设备管理,帮助你从笔记本到多节点集群轻松运行高质量模型训练。
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PyTorch模型训练助手
pytorch-model-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
381
自动化 PyTorch 训练流程,提供数据准备、模型配置、超参调优与实验跟踪等建议,遵循行业最佳实践,适合需要快速搭建训练流水的使用场景。
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Pyvene 因果干预框架
pyvene-interventions
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
109
面向 PyTorch 模型的声明式因果干预工具,包含激活修补、因果追踪与互换干预训练,便于研究者验证模型组件的因果作用并共享实验。
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Ray Train 分布式训练编排
ray-train
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
173
Ray Train 在多机多 GPU 环境下统一调度训练任务,自动完成资源分配、超参搜索、容错恢复与弹性扩缩,即使现有代码也只需最少改动即可扩展至集群。
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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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RWKV混合架构
rwkv-architecture
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
497
RWKV混合架构将Transformer训练与RNN推理结合,提供线性时间、无限上下文的流式生成与长文处理,在内存有限的部署中无需KV缓存即可高效运行。
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零样本图像分割模型
segment-anything-model
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
271
Meta AI 的 Segment Anything Model 提供零样本图像分割,支持点、框或掩码提示与自动多目标掩码生成,便于构建标注工具、产出训练数据并在不同领域(比如医疗和卫星影像)部署,兼容多种 ViT 尺寸和 ONNX。
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句子变换器嵌入框架
sentence-transformers
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
342
Sentence Transformers 提供 5000+ 预训练模型,支持多语言、多模态与领域定制嵌入,方便在 RAG、语义搜索、聚类和生产环境中本地生成高质量向量,无需调用外部 API。
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