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迁移学习适配工具
adapting-transfer-learning-models
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
451
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。
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BLIP-2 视觉语言预训练
blip-2-vision-language
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
375
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。
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TorchTitan 分布式大模型预训练
distributed-llm-pretraining-torchtitan
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
228
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。
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LitGPT 大模型流水线
implementing-llms-litgpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
143
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。
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MLOps流水线编排指南
ml-pipeline-workflow
sickn33/antigravity-awesome-skills
104
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。
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极简GPT训练指南
nanogpt
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
239
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。
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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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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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IDC癌症影像数据访问
imaging-data-commons
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
352
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。
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分子特征化中心
molfeat
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
100
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。
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PyHealth 医疗 AI 工具包
pyhealth
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
202
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。
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治疗数据共享平台
pytdc
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
242
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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