llm-training
✓在“训练 LLM”、“微调”、“RLHF”、“分布式训练”、“DeepSpeed”、“加速”、“PyTorch Lightning”、“Ray Train”、“TRL”、“Unsloth”、“LoRA 训练”、“flash 注意”、“梯度检查点”时使用
SKILL.md
Frameworks and techniques for training and finetuning large language models.
| Framework | Best For | Multi-GPU | Memory Efficient |
| Accelerate | Simple distributed | Yes | Basic | | DeepSpeed | Large models, ZeRO | Yes | Excellent | | PyTorch Lightning | Clean training loops | Yes | Good | | Ray Train | Scalable, multi-node | Yes | Good | | TRL | RLHF, reward modeling | Yes | Good | | Unsloth | Fast LoRA finetuning | Limited | Excellent |
在“训练 LLM”、“微调”、“RLHF”、“分布式训练”、“DeepSpeed”、“加速”、“PyTorch Lightning”、“Ray Train”、“TRL”、“Unsloth”、“LoRA 训练”、“flash 注意”、“梯度检查点”时使用 来源：eyadsibai/ltk。
可引用信息
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
- 安装命令
npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill llm-training- 分类
- </>开发工具
- 认证
- ✓
- 收录时间
- 2026-02-17
- 更新时间
- 2026-02-18
快速解答
什么是 llm-training？
在“训练 LLM”、“微调”、“RLHF”、“分布式训练”、“DeepSpeed”、“加速”、“PyTorch Lightning”、“Ray Train”、“TRL”、“Unsloth”、“LoRA 训练”、“flash 注意”、“梯度检查点”时使用 来源：eyadsibai/ltk。
如何安装 llm-training？
打开你的终端或命令行工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 复制并运行以下命令：npx skills add https://github.com/eyadsibai/ltk --skill llm-training 安装完成后，技能将自动配置到你的 AI 编程环境中，可以在 Claude Code 或 Cursor 中使用
这个 Skill 的源码在哪？
https://github.com/eyadsibai/ltk
详情
- 分类
- </>开发工具
- 来源
- skills.sh
- 收录时间
- 2026-02-17