GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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- 103103 sauvegardes
Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Entraîner des modèles Mixture of Experts v1.0.0
Utilisez cette ressource pour entraîner un modèle à experts épars avec routage et équilibrage de charge
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install moe-mixture-of-experts-trainingSans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.
Première fois : connectez la CLI avec
npx --yes palatekit@latest loginL'agent vous guide pour configurer un modèle MoE avec DeepSpeed ou Hugging Face, définir le routage et l'équilibrage de charge, puis lancer l'entraînement. Il couvre aussi des architectures comme Mixtral et l'optimisation de l'inférence.
Choisie surtout par
Mise à jour le 2 novembre 2026
Aperçus
Caractéristiques
- Fonctionne dans
- Guides d'installation
- Génère avec
- Le modèle de votre agent
- Licence
- MIT
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Compatible avec- Claude Code
- Codex
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- et 3 autres
Ce que vous obtenez
- SKILL.md : installation, architecture MoE de base et script d'entraînement
- references/architectures.md, training.md et inference.md : architectures, entraînement et inférence
Pour qui
- Vous voulez plus de capacité sans augmenter le calcul proportionnellement
- Vous étudiez des architectures comme Mixtral ou DeepSeek-V3
Pas pour qui
Étiquettes
- moe
- experts
- routage
- distribué
À propos
Vous dites
« Prépare un entraînement MoE à quatre experts avec DeepSpeed et un équilibrage de charge. »
Skill publiée par Orchestra Research sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.
Voir plusVoir moins
Comment l'utiliser
- Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
- Demandez à votre agent de entraîner un modèle à experts épars avec routage et équilibrage de charge
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1,1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/architectures.md14,1 Ko
- references/inference.md8,4 Ko
- references/training.md9,9 Ko
- SKILL.md15,1 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- Orchestra Research
- Source
- github.com/orchestra-research/ai-research-skills/tree/773a52944ba4747a18bd4ae9ade53fff041adcbc/19-emerging-techniques/moe-training
- Licence
- MIT
Notice
« moe-training » (Orchestra Research, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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