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激活感知权重量化

awq-quantization

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

AWQ 通过激活感知的 4-bit 权重量化，在有限 GPU 内存、使用 vLLM 或 Marlin 内核时，为指令调优或多模态大模型提供约 3 倍推理加速且误差低于 5%。

代码模型基准评测

evaluating-code-models

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用 BigCode 评测工具在 HumanEval、MBPP、MultiPL-E 等 15+ 基准上跑 pass@k 指标，用于比较代码模型的生成质量、多语言支持以及量化或指令调优版本的表现。

LLM 微调专家指南

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Jeffallan/claude-skills

面向大语言模型的实战微调流程，涵盖数据集准备、LoRA/QLoRA/PEFT 适配器配置、超参设置、训练监控、评估对比及量化部署等生产级步骤。

GGUF 量化指南

gguf-quantization

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供 GGUF 格式与 llama.cpp 量化流程，涵盖模型转换、imatrix 校准、量化和推理命令，帮助在 CPU/Apple Silicon 等消费级设备上部署大模型，无需 GPU。

GPTQ 大模型量化

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

通过 GPTQ 的组束量化将大模型压缩到 4bit，在 RTX 4090/3090 等消费级 GPU 上实现 4 倍内存缩减、快速推理和 PEFT+QLoRA 兼容，便于部署与微调。

半二次量化模型

hqq-quantization

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

HQQ 提供无需校准数据的半二次量化，支持 1-8 位、可配置多个推理后端（PyTorch、TorchAO、BitBlas、Marlin），适合极速量化流程、零数据部署及 HuggingFace/vLLM 上的 PEFT/LoRA 微调。

Llama.cpp CPU 推理

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用 llama.cpp 可在 CPU、Apple Silicon 以及 AMD/Intel GPU 等非 NVIDIA 环境上本地运行 LLM 推理，适合边缘设备和 CUDA 不可用的场景，通过 GGUF 量化实现更低内存与更快速度。

Mistral SDK 实践模式

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

面向 TypeScript 与 Python 的 Mistral SDK 生产级模式，涵盖客户端初始化、对话、流式输出、函数调用、向量化及常见错误处理，适用于集成改造与团队标准化。

模型量化部署助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化提供模型量化部署的指导，涵盖工具使用、最佳实践以及面向推理、MLops 与监控的生产准备流程。

Pandas 高级操作指南

Jeffallan/claude-skills

提供高效 pandas DataFrame 分析、清洗、聚合、合并、时间序列重采样等操作，强调向量化、类型控制、内存验证与结果校验，适合生产级数据转换任务。

LoRA 参数高效微调

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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。

量化交易分析助手

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辅助量化分析师完成算法策略设计、回测、风险指标计算与组合优化，强调数据清洗、稳健测试和可验证输出，适用于金融建模与交易研究流程。

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