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Optuna 训练试验助手

optuna-study-creator

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

LoRA 参数高效微调

peft-fine-tuning

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

Pubsub 主题配置指南

pubsub-topic-setup

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

PyTorch FSDP2 训练实战

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

PyTorch Lightning 训练框架

pytorch-lightning

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

PyTorch模型训练助手

pytorch-model-trainer

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

Pyvene 因果干预框架

pyvene-interventions

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

Ray Train 分布式训练编排

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

ROC曲线绘制器

roc-curve-plotter

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

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。

RWKV混合架构

rwkv-architecture

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

零样本图像分割模型

segment-anything-model

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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。

句子变换器嵌入框架

sentence-transformers

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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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