Communitygithub.com

Itô 訓練

檢查已完成的 Itô 計算預約是否可進行機器學習訓練,並在標準後端可用時,移交經過明確確認的訓練清單。請在 ito-compute 已完成 GPU 節點預約,且使用者希望在那台機器上進行預訓練、微調或強化學習時使用。ECC 本身不實作任何訓練堆疊。

Itô 訓練 是什麼?

`ito-training` 是 ECC 中用於在 Itô 計算資源上進行訓練的標準技能。ECC 本身從不執行訓練器、排程器或資料管線,也不會進行預約、保留或花費。此技能會鏈接到 `ito-compute` 完成的預約。目前,由於標準 CLI 的 `train` 指令和後端仍為支架階段,因此管理式訓練尚不可用。ECC 會在解析或生成承載憑證的標準客戶端之前拒絕 `train` 指令,確保僅進行失效關閉的可用性檢查。一旦訓練功能實作,其首要關卡是經過伺服器驗證的已完成預約,並且需要一個獨立的一次性確認,綁定帳戶、動作、清單和成本,帶有短暫的有效期和重播保護。未來的工作流程將涉及一個標準 API,該 API 擁有工作負載的建立權,並返回結構化 JSON,包括運行狀態、錯誤碼和執行時間。此技能著重於文件移交和失效關閉檢查,直到標準運行時環境中的所有關卡和生命週期操作都準備就緒。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/ito-training

在你喜歡的 AI 中提問

開啟一個已預先載入此 Agent Skill 的新對話。

說明文件

Itô 訓練 是做什麼的?

ito-training 是 ECC 中用於在 Itô 計算資源上進行訓練的標準技能。ECC 從不執行自己的訓練器、排程器或資料管線;它也從不進行預約、保留或花費。此技能會鏈接到 ito-compute 的已完成預約。

目前的生產邊界

管理式訓練目前已不可用。ECC 橋接器僅暴露 login、logout、auth、find、status 和明確設限的 evals。它沒有 train 指令,且標準 CLI 的 run 指令和 desk training-run 後端仍為支架。可本地執行的保證是,ECC 會在解析或生成承載憑證的標準客戶端之前拒絕 train。

因此,請在驗證或任何指令調用之前停止。回報缺少的功能並返回原始代理。絕不可替代為本地訓練器、SSH 輔助程式、瀏覽器工作流程或購買端點。

必要權限

當訓練功能實作後,其首要關卡是經過伺服器驗證的已完成預約。Harness 記憶體、詢價單、報價、節點 IP 或 SSH 金鑰均非權限證明。後端必須返回綁定至已驗證帳戶、預約、GPU 拓撲、區域、網路架構和期限的最新訓練資格。已過期、已撤銷、不匹配、不完整或已釋放的預約在確認前會失敗關閉。

未來 CLI 和 API 合約

預期的指令名稱是 train。未來的移交必須等同於:

ecc ito train \
  --booking <server-verified-booking-id> \
  --manifest <absolute-reviewed-json-file> \
  --confirmation-ref <opaque-non-authorizing-reference> \
  --idempotency-key <stable-retry-key> \
  --json

經過審查的清單必須標明模型大小和修訂版本、帶有除污來源的資料參考、訓練目標、訓練後配方、以美元計的預算上限、檢查點策略以及最大增量成本。任何原始 API 金鑰、SSH 金鑰、節點密碼、Bearer Token 或資料集憑證都不得出現在引數、清單、日誌、MCP 結果或對話中。

客戶端必須規範化清單路徑、拒絕符號連結、開啟一般檔案而不跟隨連結、要求適當的所有權和嚴格的權限、強制設定大小上限,並從開啟的描述符中對位元組進行雜湊處理。該摘要必須完全等同於在工作負載變更前綁定到確認的摘要。路徑交換、摘要不匹配、檔案過大或可變的不安全檔案都會失敗關閉。

標準 API(而非 ECC)必須擁有工作負載的建立權,並返回結構化 JSON,包含 ok、live_api_contacted、notice,以及 data 或 error。訓練資料必須包含穩定的預約、運行、清單和冪等 ID,以及一個狀態列舉。錯誤必須包含穩定的代碼和安全的訊息,不包含機密。

確認和執行關卡

在工作負載建立之前,需要滿足以下所有條件:

  1. 來自標準後端的最新權限和訓練資格。
  2. 可審查的不可變清單和確定性摘要。
  3. 一個獨立的一次性確認,綁定帳戶、動作、清單和成本,具有短暫的有效期和重播保護。CLI 引數僅攜帶一個不透明、非授權的確認參考;伺服器會以帶外方式解析並消耗承載能力。
  4. 呼叫者提供的冪等金鑰,與運行原子性地保留。
  5. 伺服器端的網路架構、容量、資料策略、檢查點儲存和成本驗證,包括清單的預算上限。

驗證是身份,而非工作負載權限。登入、API 金鑰、報價或已完成預約絕不能替代訓練確認。檢查和計劃生成不得建立工作負載。取消和清理是具有各自範圍確認和冪等邊界的獨立變更。

生命週期與復原

在相同的標準客戶端暴露租戶範圍的狀態、日誌、指標、檢查點列表、取消和清理功能之前,生產表面是不完整的。每個操作都需要有界限的連接和整體逾時、能感知撤銷的錯誤,以及結構化輸出。在不明確的傳輸失敗後,應先透過冪等金鑰查詢狀態,然後再重試;切勿僅因第一個回應遺失就建立第二個運行。被撤銷的憑證會停止輪詢並將控制權返回給原始代理,而不會自動開始登入。

誠實回報階段關卡;切勿覆蓋失敗的評估關卡。清理必須是可觀察的,且不得釋放或修改底層的預約,除非該獨立的經濟行為已被明確授權。

提議的後端階段

這些階段描述的是未來的後端(Layer 0.3),而非 ECC 中現有的程式碼:

  1. 資料準備 — 清單、去重、針對評估套件的除污;作為自訂資料廉價預檢的 1.5 億參數階梯決策任務。
  2. 並行度與精度 — 根據模型大小、節點數量、網路架構選擇;浪費的組合會被拒絕。
  3. 檢查點與容錯 — 非同步 DCP、torchft;偵測 < 10 分鐘,恢復 < 15 分鐘。損失突發重新啟動是一個提議中的人類把關動作。
  4. 課程與評估關卡 — 分階段預訓練/中期訓練/長上下文/訓練後,每個階段都有固定的評估電池;失敗的關卡會停止運行。
  5. 訓練後 — SFT → DPO → RLVR(採用 DAPO 穩定性修復的 GRPO),訓練器/ rollout 分離,具有界限的陳舊度。

後端會發送 desk 遙測資料(有效吞吐量、中斷率、檢查點頻寬),以便 desk 能誠實地為訓練區塊定價。

在標準運行時環境中存在上述每個關卡和生命週期操作之前,此技能仍是一個失效關閉的可用性檢查和文件移交。

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

相關技能