带有标签“机器学习”的 Skills

stable-baselines3 - 生产级强化学习算法库
强化学习机器学习算法 PyTorch
★ 650 · 更新于 2026-06-30
基于 PyTorch 的强化学习算法库，支持训练智能体和创建自定义环境
⚙ 训练强化学习智能体 ⚙ 创建自定义环境 ⚙ 实现回调函数
autoresearch - 自主机器学习研究实验
机器学习自主实验模型训练机器学习研究
★ 0 · 更新于 2026-06-30
自主运行机器学习实验，修改训练代码、训练模型、评估结果并迭代
⚙ 读取训练代码 ⚙ 规划实验 ⚙ 修改训练代码
stable-baselines3 - 生产级强化学习算法
机器学习强化学习 PyTorch 模型训练
★ 23 · 更新于 2026-06-30
基于PyTorch的强化学习算法，用于训练智能体、创建自定义环境、实现回调和优化训练工作流
⚙ 训练RL智能体 ⚙ 创建环境 ⚙ 实现回调
tooluniverse - 访问600+科学研究工具
生物信息学基因组学药物发现科学工具
★ 394 · 更新于 2026-06-30
发现、执行和组合600+用于生物信息学、基因组学和药物发现研究的科学工具
⚙ 发现工具 ⚙ 执行工具 ⚙ 组合工作流
local-finetune - 本地 LoRA 微调流水线
微调本地模型机器学习数据流水线
★ 64 · 更新于 2026-06-30
通过 LoRA 在 Apple Silicon 上将技能嵌入本地模型的流水线
⚙ 摄取 Claude 历史 ⚙ 摄取技能文件 ⚙ 生成训练对
mlops-best-practices - MLOps 最佳实践指南
mlops 机器学习模型部署模型监控
★ 84 · 更新于 2026-06-15
涵盖模型版本控制、实验追踪、部署、监控和重新训练流程的 MLOps 实践
⚙ 追踪实验 ⚙ 版本管理模型 ⚙ 部署模型
pytorch - PyTorch 深度学习框架
深度学习神经网络机器学习 GPU 计算
★ 650 · 更新于 2026-06-15
使用动态计算图和GPU加速构建和训练神经网络
⚙ 创建张量 ⚙ 计算梯度 ⚙ 定义模型
stable-baselines3 - 使用 Stable Baselines3 训练强化学习智能体
强化学习机器学习智能体训练 RL 算法
★ 16 · 更新于 2026-06-15
使用基于 PyTorch 的库实现强化学习算法并训练智能体
⚙ 训练强化学习智能体 ⚙ 创建自定义环境 ⚙ 实现回调函数
sagemaker - 通过 AWS CLI 管理 Amazon SageMaker
aws sagemaker 机器学习 mlops
★ 3 · 更新于 2026-05-28
通过 AWS CLI 管理 Amazon SageMaker 笔记本、训练作业、模型、端点和管道。
⚙ 列出笔记本实例 ⚙ 描述笔记本实例 ⚙ 列出训练作业
experiment-design - 學術研究實驗設計工具
實驗設計研究規劃機器學習消融研究
★ 73 · 更新于 2026-05-28
從研究假設到可重現實驗計畫的完整設計流程
⚙ 明確研究假設 ⚙ 定義研究變數 ⚙ 選擇評估指標
numerai-experiment-design - Numerai 实验设计
Numerai 实验机器学习量化金融模型评估
★ 0 · 更新于 2026-05-28
通过系统性测试轮次设计、运行和报告 Numerai 实验
⚙ 设计实验 ⚙ 创建配置 ⚙ 运行训练
detect-anomalies-aiops - 运维AI异常检测
aiops 异常检测时序分析机器学习
★ 34 · 更新于 2026-05-28
使用机器学习和时间序列分析检测运维指标异常
⚙ 加载时序指标 ⚙ 检测异常 ⚙ 预测指标
numerai-experiment-design - Numerai 实验设计工作流
Numerai 机器学习实验设计建模
★ 1,182 · 更新于 2026-05-28
设计和管理 Numerai 模型实验
⚙ 规划实验 ⚙ 创建配置 ⚙ 运行训练
ml-deployment-helper - ML模型生产部署工具
MLOps 模型部署容器化 FastAPI
★ 18 · 更新于 2026-05-11
准备ML模型的生产部署，包括容器化、API、监控和A/B测试基础设施
⚙ 容器化模型 ⚙ 创建API端点 ⚙ 设置监控
replicate - 通过 Replicate API 运行 AI 模型
AI 模型机器学习图像生成视频生成
★ 0 · 更新于 2026-05-11
使用 Replicate API 发现、比较和运行 AI 模型
⚙ 发现模型 ⚙ 比较模型 ⚙ 运行 AI 模型
ml-deployment-helper - 机器学习模型生产部署
机器学习模型部署 MLOps 容器化
★ 650 · 更新于 2026-05-11
为机器学习模型生成部署产物，包括API、容器化、监控和A/B测试基础设施
⚙ 容器化模型 ⚙ 创建API端点 ⚙ 设置监控
vllm-ascend-model-adapter - 为 vLLM 在 Ascend NPU 上适配模型
机器学习模型适配 Hugging Face Ascend NPU
★ 2,882 · 更新于 2026-05-11
适配和调试 Hugging Face 或本地模型以在 vLLM-Ascend 上运行，进行最小化修改和确定性验证
⚙ 分析模型配置文件 ⚙ 实现模型适配器代码 ⚙ 注册模型架构
replicate - 在 Replicate 上发现并运行 AI 模型
AI 机器学习图像生成视频生成
★ 20,232 · 更新于 2026-05-11
通过 Replicate API 运行 AI 模型，生成图像、视频、音频和执行机器学习推理
⚙ 创建预测 ⚙ 轮询预测 ⚙ 取消预测
exploratory-sota-research - 探索性AI/ML研究映射工具
AI研究文献综述机器学习前沿技术
★ 41 · 更新于 2026-05-09
通过基于机制的文献检索和基准映射，绘制技术问题的AI/ML前沿现状图谱。
⚙ 进行探索性文献检索 ⚙ 绘制前沿技术图谱 ⚙ 分析机制概览
wandb-experiment-tracking - W&B实验跟踪集成
实验跟踪机器学习日志记录 W&B
★ 4 · 更新于 2026-05-09
将W&B实验跟踪集成到ML训练管线，包括日志记录和配置管理
⚙ 记录指标 ⚙ 初始化运行 ⚙ 配置日志

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