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搜索 GPU ，共找到 119 条记录
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Solana AI智能体服务市场

maxia
sickn33/antigravity-awesome-skills
405
这是一个连接到Solana链上MAXIA AI-to-AI的市场工具。用户可以在此发现、购买和出售智能体之间的AI服务。功能覆盖了全面的加密货币情报（如情绪分析、趋势追踪）、DeFi收益查询、Web3钱包安全分析，是Web3领域综合性的智能服务平台。
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实验桥接工作流

experiment-bridge
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
480
该技能衔接实验计划与实际执行：读取实验计划，实现训练与评估代码，执行跨模型代码审查，自动部署到GPU环境并收集初始实验结果，为后续自动审阅流程准备好数据。
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本地大型语言模型评估工具

hugging-face-community-evals
sickn33/antigravity-awesome-skills
51
本技能用于在本地硬件上运行Hugging Face Hub模型的综合评估。它支持多种评估框架，包括`inspect-ai`和`lighteval`，并提供灵活的后端选择（如`vllm`, Transformers, 或`accelerate`），以优化性能和兼容性。适用于本地GPU基准测试、烟雾测试和后端选择，但不负责远程任务调度或结果发布。
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Hugging Face上训练视觉模型

hugging-face-vision-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
483
本技能用于在Hugging Face Jobs上提供全流程的视觉模型训练和微调服务。支持目标检测、图像分类和语义分割等多种高级任务。用户无需本地GPU环境，只需准备数据集，即可利用云端GPU资源进行训练，并将最终模型自动持久化保存到Hugging Face Hub。
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系统性能分析与调优助手

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
166
这是一个高级系统性能分析助手，用于识别和诊断计算系统中的性能瓶颈。它可以对代码脚本、运行进程、GPU、内存和互连等多个维度进行深度分析。它能结合外部工具和代码插桩技术，测量CPU、内存、GPU和互连通信的各项指标，最终生成包含瓶颈识别、可操作建议和代码修改日志的完整报告。
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云端GPU算力资源调度

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能自动化管理云端GPU算力资源，用于AI和机器学习任务。它能分析您的模型需求和训练任务，自动计算所需的VRAM、GPU数量和预计运行时间，从而在vast.ai上匹配出最具成本效益和性能的最佳GPU实例，管理整个计算生命周期。
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PyTorch 训练秘籍

ml-training-recipes
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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涵盖体系结构选择、优化器策略、学习率调度、混合精度和调试的 PyTorch 训练方案，适用于大模型、视觉、扩散与生物医药方向的训练与微调，实现高效 GPU 利用。
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Python GPU 优化指南

optimize-for-gpu
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
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通过 CuPy、Numba CUDA、Warp 及 cuDF/cuML/cuGraph 等 NVIDIA 工具链，将 NumPy、pandas、机器学习、图算法、图像处理、模拟与 IO 等 Python 代码迁移到 GPU，显著提升性能，适用于大规模数据与复杂计算场景。
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Modal云GPU：机器学习计算

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个基于Modal的无服务器GPU计算平台，专用于运行复杂的机器学习工作负载，包括模型训练、微调和推理。它提供零配置环境，无需设置SSH或Docker，支持自动扩缩容和按需计费，非常适合进行代码调试和中小型实验。
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Modal 无服务器 Python 平台

modal
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Modal 是一个无服务器云平台，用于按需运行 Python 代码，包括 GPU 加速的 AI/ML 工作负载。适用于部署模型、提供 Web API、批处理任务和将 Python 应用程序扩展到云容器，支持从零到数千个实例的自动扩展。支持自定义容器镜像、持久化存储和亚秒级冷启动以实现低延迟推理。
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Python GPU 加速优化

optimize-for-gpu
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
54
利用 NVIDIA GPU 和 CUDA 加速科学 Python 代码。优化 NumPy、pandas、scikit-learn 等库的 GPU 执行性能。包含性能分析、内存管理和内核优化，确保结果正确并提升速度。
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PyTorch Lightning 深度学习框架

pytorch-lightning
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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PyTorch Lightning 是一个深度学习框架，用于组织 PyTorch 代码并消除样板代码。它自动化训练工作流，支持多 GPU/TPU 编排，并实现神经网络训练最佳实践。功能包括 LightningModule、Trainer、数据管道、回调函数、日志记录（W&B、TensorBoard）以及分布式训练策略（DDP、FSDP），适用于可扩展的神经网络训练。
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