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LLM模型剪枝实用指南

model-pruning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
290
通过 Wanda、SparseGPT 与 N:M 结构化剪枝，快速压缩大语言模型，提升稀疏度与推理速度，无需再训练即可部署在移动或边缘硬件。
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MoE模型训练与优化

moe-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
199
本技能详细介绍了专家混合模型（MoE）的训练方法，涵盖Mixtral、DeepSeek-V3等前沿模型架构。它指导用户如何在计算资源有限的情况下，实现大规模模型能力的扩展和高效训练。核心内容包括Top-k路由机制、负载均衡、专家并行以及使用DeepSpeed和HuggingFace等框架进行优化，显著降低训练成本。
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极简GPT模型训练与学习系统

nanogpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
467
nanoGPT是一个极简主义的GPT模型实现，专为教育和学习设计。它以简洁、可修改的代码复刻了GPT-2的核心架构，使用户能够从零开始理解整个Transformer流程。该框架支持完整的工作流，包括数据准备、模型训练和文本生成，非常适合学习NLP和深度学习原理的学生和研究人员。
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GPU驱动数据策划

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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NeMo Curator 依托 GPU 与 RAPIDS，为文本/图像/视频/音频等多模态提供质量筛选、模糊与语义去重、PII/NSFW 处理等步骤，快速清洗大规模训练数据。
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OpenRLHF训练套件

openrlhf-training
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一个基于Ray和vLLM的高性能RLHF训练框架，兼容PPO、GRPO、RLOO、DPO，借助ZeRO-3与分布式架构在多GPU集群上加速7B-70B+大模型的策略与奖励优化流程。
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闪电注意力优化器

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Flash Attention 优化器在训练或运行长序列 Transformer 时提供 2-4 倍加速和 10-20 倍内存削减，适用于缓解注意力显存瓶颈与推理延迟，支持 PyTorch 原生 SDPA、flash-attn 库、H100 FP8 及滑动窗口注意力等场景。
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深度学习模型优化

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通过分析模型结构、数据与指标，自动选择优化器、调度学习率和正则化方法，生成优化后的代码并评估准确率、训练时间与资源消耗，适合需要提升性能与效率的深度学习模型。
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Optuna 训练试验助手

optuna-study-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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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PEFT 高效微调指南

peft-fine-tuning
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介绍 HuggingFace PEFT 中 LoRA/QLoRA 微调流程，帮助在有限 GPU 上只训练小于 1% 参数并高效管理多适配器部署。
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Pubsub 主题配置指南

pubsub-topic-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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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 训练流程

pytorch-fsdp2
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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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。
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PyTorch Lightning 训练框架

pytorch-lightning
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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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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