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TorchTitan 分布式预训练

distributed-llm-pretraining-torchtitan

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

基于 PyTorch 的 TorchTitan 实现 4D 并行（FSDP2/TP/PP/CP），支持 8~512+ GPU、Float8、编译优化与分布式检查点，用于 Llama 3.1、DeepSeek V3 或自定义大模型的预训练。

简化的分布式训练

huggingface-accelerate

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

HuggingFace Accelerate 通过四行代码将各种 PyTorch 脚本升级为支持 DDP、DeepSpeed、FSDP 与 Megatron 的分布式训练，自动处理设备调度、混合精度与配置交互，便于快速实验与跨硬件部署。

闪电注意力优化器

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Flash Attention 优化器在训练或运行长序列 Transformer 时提供 2-4 倍加速和 10-20 倍内存削减，适用于缓解注意力显存瓶颈与推理延迟，支持 PyTorch 原生 SDPA、flash-attn 库、H100 FP8 及滑动窗口注意力等场景。

PyTorch FSDP2 训练流程

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

指导在训练脚本中正确引入 PyTorch FSDP2 fully_shard，使底层模块逐层分片、配置混合精度与 CPU 卸载、构建依赖 DTensor 的优化器，并依靠分布式检查点处理超过单卡显存或需要 DeviceMesh 分片的模型。

PyTorch Lightning 训练框架

pytorch-lightning

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

PyTorch Lightning 提供高层训练框架，内置分布式训练（DDP/FSDP/DeepSpeed）、回调、检查点、日志与设备管理，帮助你从笔记本到多节点集群轻松运行高质量模型训练。

部署零信任软件定义边界

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能详细介绍了软件定义边界（SDP）的部署流程，旨在实现零信任网络访问。通过利用单包授权（SPA）和双向TLS（mTLS）机制，将应用资源隐藏起来，确保只有通过身份验证和授权的合法用户才能建立连接。

PyTorch Lightning深度学习框架

pytorch-lightning

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

PyTorch Lightning是一个全面的深度学习框架，用于组织和自动化PyTorch模型的训练流程。它通过将模型组织为LightningModules，简化了繁琐的编写代码，并在Trainer中自动化训练循环。该框架支持多GPU/TPU分布式训练（DDP, FSDP），并集成了数据加载、回调函数和实验跟踪（W&B, MLflow），适用于构建专业、可扩展的深度学习项目。

蓝牙经典攻击

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SnailSploit/Claude-Red

用于评估蓝牙经典 BR/EDR 设备的攻击方法，涵盖设备发现、SDP 服务枚举、协议栈与配对弱点、以及旧式嵌入式、车载和配件设备中的配置滥用。

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