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OpenRLHF训练套件

openrlhf-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

一个基于Ray和vLLM的高性能RLHF训练框架，兼容PPO、GRPO、RLOO、DPO，借助ZeRO-3与分布式架构在多GPU集群上加速7B-70B+大模型的策略与奖励优化流程。

Ray数据处理平台

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Ray Data 提供可扩展的分布式数据处理，支持 CPU/GPU 流式执行，兼容 Parquet、CSV、JSON、图像等多模态，集成 PyTorch、TensorFlow、Ray Train，适合批量推理、ETL 与大规模预处理。

Ray Train 分布式协调

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Ray Train 统一协调 PyTorch、TensorFlow 与 HuggingFace 的分布式训练，从单机扩展到多节点集群，自动处理显卡分配、容错、断点恢复与超参搜索，帮助团队在无需大量改动的前提下完成大规模模型训练。

火山引擎LLM强化训练

verl-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

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。

UI设计系统重构原则

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本文件提供了一套系统化的UI设计原则和自审框架。它指导用户从灰度开始构建设计，确保视觉层次、间距和排版都符合专业规范。核心理念包括约束设计比例、强调层级结构和使用模数化排版。适用于需要优化现有UI、修复设计缺陷或提升界面专业度的场景。

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