GratuitSkills
Commits, branches et synchronisation avec la CLI but
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Compatible avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- et 3 autres
Entraîner un modèle avec PyTorch Lightning v1.0.0
Utilisez cette ressource pour structurer et entraîner un modèle PyTorch avec Lightning
Nouveau
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Gratuit
Installer avec la CLI
Dans un terminal, depuis le dossier voulu :
npx --yes palatekit@latest install pytorch-lightning-training-loopSans 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 convertit votre code PyTorch en LightningModule, prépare les données, puis lance l'entraînement avec Trainer, validation et tests compris. Vous obtenez un script prêt à exécuter, avec le passage en DDP documenté.
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
- Cursor
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Ce que vous obtenez
- SKILL.md : démarrage rapide et trois workflows, du PyTorch brut jusqu'à DDP
- references/ : callbacks, entraînement distribué et réglage des hyperparamètres
Pour qui
- Votre boucle d'entraînement PyTorch est devenue difficile à maintenir
- Vous voulez passer au multi-GPU sans réécrire la boucle
Pas pour qui
Étiquettes
- pytorch lightning
- entraînement
- deep learning
- ddp
- hyperparamètres
À propos
Vous dites
« Convertis mon modèle PyTorch de classification d'images en LightningModule et ajoute la validation. »
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 structurer et entraîner un modèle PyTorch avec Lightning
- Relisez et ajustez le résultat
Aperçu du contenu
Fichiers
- LICENSE1 Ko
- NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
- references/callbacks.md11,7 Ko
- references/distributed.md10,6 Ko
- references/hyperparameter-tuning.md12,3 Ko
- SKILL.md8,8 Ko
Origine et licence
Référencée sans modification
- Auteur
- Orchestra Research
- Source
- github.com/nousresearch/hermes-agent/tree/0c74cc682dc81bf78b78a1737b3ee77a820ccb79/optional-skills/mlops/pytorch-lightning
- Licence
- MIT
Notice
« pytorch-lightning » (Orchestra Research, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.
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