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distributed-llm-pretraining-torchtitan
使用torchtitan提供4D并行（FSDP2、TP、PP、CP）的PyTorch原生分布式LLM预训练。当使用8到512+个GPU以及Float8、torch.compile和分布式检查点对Llama 3.1、DeepSeek V3或自定义模型进行大规模预训练时，请使用此功能。
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Skill 资源库
AI Skill 资源库
把 Skill 的源码、资源快照、README、包体和安装信号放进一个可搜索、可筛选的公开目录。
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miles-rl-training
提供了使用miles（一个生产就绪的slime分支）进行企业级RL训练的指导。当使用FP8/INT4训练大型MoE模型、需要训练-推理对齐或要求通过推测性RL以实现最大吞吐量时，请使用。
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slime-rl-training
为使用slime（一个Megatron+SGLang框架）进行RL后训练的LLM提供指导。在训练GLM模型、实现自定义数据生成工作流或需要紧密集成Megatron-LM以进行RL扩展时使用。
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chroma
开源的AI应用嵌入数据库。存储嵌入和元数据，执行向量和全文搜索，按元数据过滤。简单的4函数API。从笔记本扩展到生产集群。可用于语义搜索、RAG应用或文档检索。最适合本地开发和开源项目。
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sentence-transformers
最先进的句子、文本和图像嵌入框架。提供5000多个预训练模型，用于语义相似性、聚类和检索。支持多语言、领域特定和多模态模型。可用于为RAG、语义搜索或相似性任务生成嵌入。最适合生产环境中的嵌入生成。
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sap-hana-ml
SAP HANA机器学习Python客户端(hana-ml)开发技能。使用场景：使用Python hana-ml库构建基于SAP HANA数据库内机器学习的ML解决方案，支持PAL/APL算法、DataFrame操作、AutoML、模型持久化和可视化等。关键词：hana-ml, SAP HANA, 机器学习, PAL, APL, 预测分析, HANA DataFrame, ConnectionCo…
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running-clustering-algorithms
通过运行聚类算法（K-均值、DBSCAN、层次聚类）来分析数据集，以识别数据组。当请求“运行聚类”、“聚类分析”或“分组数据点”时使用。根据技能目的用相关短语触发。
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adapting-transfer-learning-models
构建此技能通过迁移学习技术自动适应预训练的机器学习模型。当用户请求对模型进行微调、将预训练模型适应到新数据集或执行...在检测到适当上下文时使用。根据技能目的触发相关短语。
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hqq-quantization
半二次量化用于无需校准数据的LLMs。当将模型量化为4/3/2位精度且不需要校准数据集时使用，适用于快速量化工作流程，或在使用vLLM或HuggingFace Transformers部署时。
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gptq
针对大型语言模型的后训练4位量化技术，能在几乎不损失准确性的前提下使用。适用于将大模型（如70B、405B参数规模）部署到消费级GPU上，当你需要内存减少4倍且困惑度降低不超过2%时，或者相对于FP16格式希望获得更快的推理速度（3-4倍加速）。该技术与transformers和PEFT集成，支持QLoRA微调。
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simpo-training
简单的偏好优化，用于大模型对齐。这是一种无需参考的DPO替代方案，在性能上更优（在AlpacaEval 2.0上高出6.4分）。不需要参考模型，比DPO更高效。当希望训练过程比DPO/PPO更简单、更快时，可用于偏好对齐。
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qdrant-vector-search
高性能向量相似性搜索引擎，适用于RAG和语义搜索。在构建需要快速最近邻搜索、带过滤的混合搜索或具有Rust驱动性能的可扩展向量存储的生产RAG系统时使用。
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modeling
3D建模基础、技术和最佳实践
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processing-computer-vision-tasks
使用对象检测、分类和分割处理图像。在请求“分析图像”、“对象检测”、“图像分类”或“计算机视觉”时使用。根据技能目的触发相关短语。
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engineering-features-for-machine-learning
执行创建、选择和转换特征以提高机器学习模型性能。处理特征缩放、编码和重要性分析。当被要求“工程特征”或“选择特征”时使用。根据技能目的，通过相关短语触发。
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forecasting-time-series-data
此技能使AI助手能够根据历史时间序列数据预测未来值。它分析依赖于时间的数据以识别趋势、季节性和其他模式。当用户要求预测时间序列的未来值时，请使用此技能...在检测到适当上下文时使用。根据技能目的，通过相关短语触发。
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optimizing-attention-flash
通过Flash Attention优化变压器注意力，实现2-4倍的速度提升和10-20倍的内存减少。当训练/运行具有长序列（>512个令牌）的变压器时遇到GPU内存问题或需要更快的推理时使用。支持PyTorch原生SDPA、flash-attn库、H100 FP8以及滑动窗口注意力。
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torchforge-rl-training
提供了使用torchforge（Meta的库，将基础设施与算法分离）进行PyTorch原生代理RL的指导。当您需要清晰的RL抽象、易于进行算法实验或希望通过Monarch和TorchTitan实现可扩展训练时，请使用此指南。
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fine-tuning-with-trl
使用TRL通过强化学习微调LLM - 用于指令调整的SFT，用于偏好对齐的DPO，用于奖励优化的PPO/GRPO，以及奖励模型训练。当需要RLHF、使模型与偏好保持一致或根据人类反馈进行训练时使用。与HuggingFace Transformers兼容。
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pinecone
用于生产AI应用的托管向量数据库。全托管、自动扩展，支持混合搜索（密集+稀疏）、元数据过滤和命名空间。低延迟（<100ms p95）。适用于生产RAG、推荐系统或大规模语义搜索。最适合无服务器、托管基础设施使用。
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blog-post-writer
将零散的想法转化为尼克·尼西风格的精致博客文章。当用户想要撰写一篇包含分散的想法、讨论点和结论的博客文章时使用，需要将这些内容组织成一个连贯的故事，并采用尼克那种对话式、真实且深思熟虑的语气。
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detecting-data-anomalies
使用机器学习算法识别数据集中的异常值和离群点。在分析数据中不寻常的模式、离群点或偏离正常行为的情况时使用。可以通过诸如“检测异常”、“查找离群点”或“识别不寻常的模式”等短语触发。
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explaining-machine-learning-models
构建此技能使AI助手能够为机器学习模型提供可解释性和透明度。当用户请求对模型预测的解释、特征重要性的见解或帮助理解模型行为时，将触发此技能...在检测到适当上下文时使用。根据技能目的通过相关短语触发。
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performing-regression-analysis
执行此技能使AI助手能够使用回归分析工具插件执行回归分析和建模。它会分析数据集，生成适当的回归模型（线性、多项式等），验证模型，并提供性能...在分析代码或数据时使用。通过诸如'analyze'、'review'或'examine'之类的短语触发。
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