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GPU工作负载迁移：Vast.ai实战指南

vastai-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了GPU工作负载的迁移流程，指导用户如何将深度学习训练环境从AWS、GCP等主流云平台或其它GPU云迁移到Vast.ai。内容涵盖成本对比分析、Docker镜像适配、云凭证处理以及完整的验证和回滚步骤，是进行复杂计算资源迁移的实战手册。
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AI深度学习GPU性能优化

vastai-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一份关于深度学习工作流和云GPU平台性能优化的综合指南。内容涵盖了如何通过性能/金钱比选择最佳实例、减少启动延迟、精细调优数据管道（如DataLoader和pin_memory），以及使用PyTorch和Bash脚本实现多GPU分布式训练，以最大化计算资源的利用率和训练效率。
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Vast.ai GPU计算工作流架构

vastai-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了在Vast.ai上运行复杂GPU计算工作流的生产级参考架构。它详细介绍了三层架构模式（编排器、GPU工作节点、存储），指导用户设计故障容错的ML/AI训练管线、作业队列和持久化检查点管理，确保系统的高可靠性与可扩展性。
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Vast.ai 安全基础与最佳实践

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本技能提供了使用Vast.ai云环境时的安全最佳实践指南。内容涵盖API密钥管理、强化SSH访问安全、数据销毁前的安全清理，以及网络传输规范。适用于构建和维护安全、可靠的AI开发和模型训练环境。
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火山引擎LLM强化训练

verl-rl-training
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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使用火山引擎 verl 训练 LLM 的强化学习指南，涵盖 GRPO、PPO、价值网络、分布式 rollout、数据配置与生产部署等流程。
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wandb实验日志记录

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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在机器学习训练中自动处理 wandb 实验日志任务，提供流程指导、最佳实践、代码配置示例及校验，确保数据准备、模型训练、超参调优与实验追踪一致。
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癌症影像数据访问

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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通过 idc-index 查询并下载 NCI Imaging Data Commons 的公开癌症影像数据，按元数据筛选、获取 DICOM 文件、浏览序列并确认许可，方便 AI 训练与科研使用。
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分子特征化中心

molfeat
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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Molfeat 是一个 Python 库，集成 100+ 分子特征器、转换器与预训练模型，用于 QSAR、虚拟筛选、相似性搜索和深度学习等分子 ML 场景。
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PathML 病理计算工具包

pathml
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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PathML 是用于计算病理的 Python 工具集，支持多种切片格式、H&E 预处理、图谱构建和 HoVer-Net/HACTNet 训练，方便多重免疫荧光及空间蛋白组分析与管理。
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硬件无关量子机器学习

pennylane
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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硬件无关的量子机器学习框架，支持量子电路自动微分、混合量子/经典模型训练与 PyTorch、JAX、TensorFlow 集成，并可在 IBM/Google/Rigetti/IonQ 等平台切换。
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Perplexity 智能搜索

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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通过 LiteLLM 和 OpenRouter API 接入 Perplexity 模型，实时抓取带引用的网页信息，适合最新研究、文献检索、事实验证和特定领域查询，弥补模型训练数据之外的知识空白。
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高性能强化学习框架

pufferlib
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PufferLib是一个高性能的强化学习框架，专为大规模、高速的RL训练和仿真而设计。它通过优化的向量化和原生多智能体支持，实现了每秒数百万步的训练速度，极大地提升了RL研究和应用效率，适用于单智能体和多智能体环境的构建与训练。
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