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搜索预训练，共找到 14 条记录

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迁移学习适配工具

adapting-transfer-learning-models

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化迁移学习流程，根据需求生成微调代码、验证数据、记录指标并保存产出，快速将预训练模型适配到新任务或数据集，提升性能与效率。

BLIP-2 视觉语言预训练

blip-2-vision-language

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

BLIP-2 将冻结图像编码器与大语言模型连接为视觉语言预训练框架，可用于高质量图像描述、视觉问答、图文检索或零样本多模态对话。

TorchTitan 分布式大模型预训练

distributed-llm-pretraining-torchtitan

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

TorchTitan 提供 PyTorch 原生的 4D 并行分布式大语言模型预训练能力，涵盖 FSDP2/TP/PP/CP、Float8、torch.compile 与分布式检查点，可在 8 到 512+ GPUs 上训练 Llama 3.1、DeepSeek V3 等模型。

LitGPT 大模型流水线

implementing-llms-litgpt

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

LitGPT 提供 20+ 预训练大模型的单文件实现与完整训练流程，便于教学理解、LoRA/QLoRA 微调以及 Lightning AI 上的生产级训练。

MLOps流水线编排指南

ml-pipeline-workflow

sickn33/antigravity-awesome-skills

提供从数据摄取、预处理、训练、验证到部署与监控的全生命周期 MLOps 流程编排指导，包含 DAG 作业自动化、部署策略与版本管理等实践要点。

极简GPT训练指南

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

NanoGPT 是一个约三百行的 PyTorch GPT-2 教学实现，可在 CPU 或多卡上训练莎士比亚或 OpenWebText，便于理解架构、微调预训练模型或自定义数据集。

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。

句子变换器嵌入框架

sentence-transformers

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

IDC癌症影像数据访问

imaging-data-commons

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过 idc-index SDK 无需认证即可查询、下载并在浏览器中预览美国国家癌症研究所 IDC 中的公开癌症放射与病理影像数据，方便构建 AI 训练与研究流程。

分子特征化中心

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Molfeat 提供 100 多种分子特征器与预训练嵌入，可将 SMILES 或 RDKit 分子转换为适合 QSAR、虚拟筛选、相似性搜索与深度学习的数值特征，支持并行、缓存与 scikit-learn 集成。

PyHealth 医疗 AI 工具包

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PyHealth 提供面向电子病历、信号、影像与编码数据的临床预测模型开发、训练、评估与部署能力，包含标准化数据集、任务、模型与解释、校准等模块，适合医疗 AI 场景。

治疗数据共享平台

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PyTDC 提供涵盖 ADME、毒性、相互作用与分子生成等任务的 AI 友好数据集、基准评估和 scaffold 切分，方便药物发现与治疗机器学习模型的训练与预测。

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