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Tensorflow
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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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早停回调助手
early-stopping-callback
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
417
面向机器学习训练流程，提供早停回调的配置建议、最佳实践、代码生成与校验，适用于 PyTorch、TensorFlow 与 scikit-learn 实验。
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梯度裁剪助手
gradient-clipping-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
417
梯度裁剪助手针对机器学习训练流程提供自动化支持，指导梯度裁剪模式、生成可部署代码与配置，并校验 PyTorch、TensorFlow 等框架下的结果。
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学习率调度助手
learning-rate-scheduler
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
458
为机器学习训练中配置学习率调度器提供自动化指导，涵盖最佳实践、配置模式，以及 PyTorch、TensorFlow 和 Scikit-learn 的代码生成与验证。
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生产级机器学习工程与MLOps
ml-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
386
这是一套全面的技能体系，专注于构建、部署和管理生产级的机器学习系统。知识覆盖现代ML框架（如PyTorch、TensorFlow）、模型服务（基于Kubernetes）、高级特征工程和全面的MLOps实践（包括监控、A/B测试和持续集成）。旨在交付可扩展、可靠、具备商业价值的AI解决方案。
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MLflow 生命周期管理平台
mlflow
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
343
MLflow 提供实验跟踪、模型注册、版本控制与部署能力，帮助团队在 PyTorch、TensorFlow 等多框架下复现实验、评估对比模型并持续交付。
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Ray数据处理平台
ray-data
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
186
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。
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Ray Train 分布式协调
ray-train
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
445
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。
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TensorBoard 可视化工具包
tensorboard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
408
TensorBoard 提供统一可视化界面，跟踪训练指标、调试模型、对比实验、观察网络结构并分析性能瓶颈，适用于 PyTorch 与 TensorFlow 训练流程。
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Tensorflow 模型训练助手
tensorflow-model-trainer
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
307
自动激活的 Tensorflow 模型训练技能，覆盖数据准备、模型训练、超参数调优与实验追踪，并生成生产级代码与校验。
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Tensorflow 存储模型创建器
tensorflow-savedmodel-creator
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
256
自动化提供 TensorFlow SavedModel 的部署指引，涵盖服务、监控、优化等生产实践，输出可直接投入运行的代码与配置并进行校验。
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TensorFlow 服务部署
tensorflow-serving-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
314
提供 TensorFlow Serving 部署的自动化指导，涵盖模型服务、监控与生产优化，生成规范化配置并校验输出，适用于需要快速上线的 ML 推理场景。
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