Training

pytorch-patterns는 디바이스에 구애받지 않는 패턴, 재현 가능한 실험, 명시적인 텐서 처리로 PyTorch 코드를 작성, 검토, 디버깅하도록 돕습니다. 더 깔끔한 학습 루프, 모델 리팩터링, 실용적인 PyTorch 가이드가 필요할 때 이 pytorch-patterns 스킬을 사용하세요.

huggingface-vision-trainer는 객체 탐지, 이미지 분류, SAM/SAM2 세그멘테이션 같은 비전 학습 작업에 사용할 Hugging Face 스킬을 설치하고 활용하는 데 도움을 줍니다. 데이터셋 준비, 클라우드 GPU 설정, 평가, Trackio 로깅, 결과를 Hub에 푸시하는 과정까지 다루며, 백엔드 자동화와 반복 가능한 학습 워크플로에 적합합니다.

huggingface-llm-trainer는 TRL 또는 Unsloth를 사용해 Hugging Face Jobs에서 언어 모델과 비전 모델을 학습하거나 파인튜닝할 수 있게 해줍니다. 이 huggingface-llm-trainer skill은 SFT, DPO, GRPO, reward modeling, 데이터셋 점검, GPU 선택, Hub 저장, Trackio 모니터링, 그리고 백엔드 개발 워크플로를 위한 GGUF export에 활용할 수 있습니다.

LightningModules와 Trainers로 PyTorch 프로젝트를 체계화하는 pytorch-lightning 스킬입니다. 이 pytorch-lightning 가이드는 설치, 학습, 검증, 로깅, 체크포인팅, 그리고 multi-GPU 또는 TPU 워크플로 전반의 분산 실행에 활용할 수 있습니다.